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Agent Skill · 研究检索

mcp-development(MCP 开发)

mcp-development 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

mcp-development 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 43,584。

总安装 974周安装 41GitHub Stars 4下载 341核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mcp-development(MCP 开发)
来源仓库:https://github.com/eyadsibai/ltk
仓库路径:skills/mcp-development
安装命令:
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill mcp-development
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill mcp-development

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于构建 MCP(Model Context Protocol)服务器,连接 LLM 与外部服务。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中设计工具型工作流而非简单 API 封装。强调以任务为中心、返回高信号数据与错误可操作化。

安装命令:npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill mcp-development。使用前请规划工具边界与上下文隔离机制。

来源仓库内路径:skills/mcp-development

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill mcp-development;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

mcp-development 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill mcp-development。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mcp-development 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

mcp-development 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

mcp-development 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

mcp-development 用的人多吗?

公开数据是累计安装 974 次,近一周安装 41 次,下载 341 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

mcp-development 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
mcp-development

MCP 开发 · 本页

9744调用外部服务未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

MCP Server Development Guide

Build high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services.


Core Design Principles

Build for Workflows, Not Just APIs

PrincipleWhy
Consolidate operationsSingle tool for complete tasks
Return high-signal dataAgents have limited context
Provide format options"concise" vs "detailed" modes
Use human-readable IDsNot technical codes
Make errors actionableGuide toward correct usage

Key concept: Don't just wrap API endpoints. Design tools that enable complete workflows agents actually need.


Development Phases

Phase 1: Research

StepAction
Study MCP ProtocolRead modelcontextprotocol.io/llms-full.txt
Study SDK docsPython or TypeScript SDK README
Study target APIRead ALL available documentation
Create implementation planBefore writing code

Phase 2: Design

DecisionOptions
LanguagePython (FastMCP) or TypeScript
Tool granularityAtomic vs workflow-oriented
Response formatJSON, Markdown, or both
Error handlingWhat errors can occur, how to recover

Phase 3: Implementation

ComponentPurpose
Input validationPydantic (Python) or Zod (TypeScript)
Tool descriptionsClear, with examples
Error messagesInclude suggested next steps
Response formattingConsistent across tools

Phase 4: Testing

Critical: MCP servers are long-running processes. Never run directly in main process.

ApproachHow
Evaluation harnessRecommended
tmux sessionRun server separately
Timeout wrappertimeout 5s python server.py
MCP InspectorOfficial debugging tool

Tool Annotations

AnnotationMeaningDefault
readOnlyHintDoesn't modify statefalse
destructiveHintCan cause damagetrue
idempotentHintRepeated calls safefalse
openWorldHintInteracts externallytrue

Key concept: Annotations help the LLM decide when and how safely to use tools.


Input Design

Validation Patterns

PatternUse Case
Required fieldsCore parameters
Optional with defaultsConvenience parameters
EnumsLimited valid values
Min/max constraintsNumeric bounds
Pattern matchingFormat validation (email, URL)

Parameter Naming

GoodBadWhy
user_emaileSelf-documenting
limitmax_results_to_returnConcise but clear
include_archivediaDescriptive boolean

Response Design

Format Options

FormatUse Case
JSONProgrammatic use, structured data
MarkdownHuman readability, reports
HybridJSON in markdown code blocks

Response Guidelines

GuidelineWhy
~25,000 token limitContext constraints
Truncate with indicatorDon't silently cut
Support paginationlimit and offset params
Include metadataTotal count, has_more

Error Handling

Error Message Structure

ElementPurpose
What failedClear description
Why it failedRoot cause if known
How to fixSuggested next action
ExampleCorrect usage

Key concept: Error messages should guide the agent toward correct usage, not just diagnose problems.


Quality Checklist

Code Quality

CheckDescription
No duplicated codeExtract shared logic
Consistent formatsSimilar ops return similar structure
Full error handlingAll external calls wrapped
Type coverageAll inputs/outputs typed
Comprehensive docstringsEvery tool documented

Tool Quality

CheckDescription
Clear descriptionsModel knows when to use
Good examplesIn docstring
Sensible defaultsReduce required params
Consistent namingGroup related with prefixes

Best Practices

PracticeWhy
One tool = one purposeClear mental model
Comprehensive descriptionsLLM selection accuracy
Include examples in docstringsShow expected usage
Return actionable errorsEnable self-correction
Test with actual LLMReal-world validation
Version your serverTrack compatibility

Resources

平台分布

Codex

34.36%
按下载量换算117

Claude

29.63%
按下载量换算101

Cursor

17.97%
按下载量换算61

Gemini CLI

8.8%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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