AI协议栈最佳实践

主题：MCP、Skills 与 AI 能力扩展协议
类别：软件项目（software）
版本：v1
日期：2026-01-25
深度：深度分析

概述

AI协议栈是连接大模型与外部世界的桥梁。本文档聚焦两大核心协议层：

MCP (Model Context Protocol)：AI与外部工具/数据源的标准化通信协议
Skills System：可复用的专业能力封装机制

一、MCP (Model Context Protocol)

1.1 核心概念

MCP是由Anthropic开发的开放标准，被称为"AI的USB-C接口"，实现了AI模型与外部系统的标准化连接。

特性	说明
标准化	统一的工具调用和数据访问协议
模块化	即插即用的Server架构
跨平台	支持Claude、ChatGPT、Gemini等多个模型
预计采用率	90%组织将在2025年底前采用

1.2 架构设计

核心组件

组件	角色	说明
Host	宿主应用	Claude Desktop、IDE、自定义应用
Client	协议客户端	维护与Server的连接
Server	能力提供者	暴露特定工具/资源
Protocol	通信协议	JSON-RPC 2.0 over stdio/SSE

1.3 MCP Server 分类

类别	典型Server	功能
文件系统	filesystem	文件读写、目录操作
版本控制	git	Git操作、代码历史
数据库	postgres, sqlite	数据查询与操作
搜索	brave-search, google	网络搜索
浏览器	puppeteer	网页抓取、自动化
知识库	notion, obsidian	笔记和文档管理
开发工具	docker, kubernetes	容器和编排
通信	slack, discord	消息发送和接收

1.4 配置与使用

基础配置

json

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]
    },
    "web-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "${BRAVE_API_KEY}"
      }
    },
    "database": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": {
        "POSTGRES_URL": "postgresql://user:pass@localhost/db"
      }
    }
  }
}

配置位置

平台	配置路径
Claude Desktop (macOS)	`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
Claude Desktop (Windows)	`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
Claude Code	项目根目录 `.claude/mcp.json` 或全局配置

1.5 MCP最佳实践

安全原则

原则	实施方法
最小权限	只授予完成任务所需的最小权限
沙箱隔离	使用容器化部署Server
TLS加密	启用安全通信
访问控制	实施RBAC角色权限
定期更新	及时应用安全补丁

性能优化

策略	说明
本地优先	优先使用本地MCP Server减少延迟
缓存机制	对频繁查询的数据启用缓存
按需加载	不要一次加载所有Server，按需启用
连接池	对数据库类Server使用连接池

开发规范

markdown

# MCP Server 开发检查清单

## 设计
- [ ] 工具命名清晰、语义化
- [ ] 工具描述详细、包含参数说明
- [ ] 单一职责原则（每个工具做一件事）

## 实现
- [ ] 输入参数验证
- [ ] 错误处理和友好提示
- [ ] 日志记录关键操作

## 测试
- [ ] 单元测试覆盖核心逻辑
- [ ] 集成测试验证端到端流程
- [ ] 边界条件测试

## 文档
- [ ] README包含安装和配置说明
- [ ] 提供使用示例
- [ ] 说明已知限制

1.5 MCP Server 开发实战

本节演示如何开发一个自定义的 Weather MCP Server。

Python 开发环境

安装SDK：
bash
```
pip install mcp-server-py
```
1

实现Server逻辑 (weather_server.py)：

python

from mcp.server import Server
import httpx

app = Server("weather-server")

@app.tool()
async def get_weather(city: str) -> str:
    """获取指定城市的天气信息"""
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # 示例API调用
        resp = await client.get(f"https://api.weather.com/v1/{city}")
        data = resp.json()
        return f"{city}的天气: {data['condition']}, 温度: {data['temp']}°C"

if __name__ == "__main__":
    # 使用stdio作为通信传输层
    app.run(transport='stdio')

配置到 Client：

json

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/weather_server.py"]
    }
  }
}

Node.js 开发环境

安装SDK：
bash
```
npm install @modelcontextprotocol/sdk
```
1

实现Server逻辑 (index.js)：

javascript

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

const server = new Server({
  name: "weather-server",
  version: "1.0.0",
}, {
  capabilities: {
    tools: {},
  },
});

server.setRequestHandler("call_tool", async (request) => {
  if (request.params.name === "get_weather") {
    const city = request.params.arguments.city;
    return {
      content: [{ type: "text", text: `Fetching weather for ${city}...` }],
    };
  }
  throw new Error("Tool not found");
});

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

二、Skills System

2.1 核心概念

Skills是可复用的专业能力封装，通过标准化的文件结构定义AI的专业知识和行为模式。它填补了通用大模型与特定业务流程之间的空白。

2.2 Skill结构规范与高级配置

一个成熟的Skill目录包含完整的生命周期管理：

.agent/skills/
└── code-review/
    ├── SKILL.md           # 1. 核心定义 (Trigger, Flow)
    ├── config/            
    │   ├── settings.yaml  # 2. 行为参数 (Parameters)
    │   └── rules.md       # 3. 审查规则知识库
    ├── templates/         
    │   └── report.md      # 4. 输出模板 (Jinja2支持)
    ├── scripts/           
    │   └── verify.py      # 5. 验证脚本 (Pre/Post hooks)
    └── examples/          
        └── bad_code.py    # 6. 少样本学习示例

2.3 SKILL.md 高级定义

markdown

---
name: code-review
description: 对代码进行安全、性能、可维护性审查
version: 2.0
author: ArchitectureTeam
---

# Code Review Skill

## 触发条件 (Refined Triggers)

- 用户明确要求："审查这段代码"
- 检测到潜在风险代码模式 (如 `eval()`, `exec()`)
- Git Commit 前自动触发

## 执行流程 (Orchestration)

```mermaid
sequenceDiagram
    participant U as User
    participant A as Agent
    participant S as Skill
    participant M as MCP(Filesystem)

    U->>A: REVIEW src/main.py
    A->>S: Activate Skill
    S->>S: Load config/rules.md
    S->>M: Read src/main.py
    M-->>S: File Content
    S->>S: Analyze(Safety, Perf)
    S-->>A: Structured Report
    A-->>U: Final Output

硬性约束 (Guardrails)

必须检查 OWASP Top 10 安全漏洞
任何 TODO 注释必须提取到报告末尾
禁止对第三方库代码(node_modules/)进行深度审查

2.6 Skill开发最佳实践：配置驱动与模板化

1. 复杂配置 (settings.yaml)

yaml

review_depth:
  quick:
    checks: [syntax, style]
    max_issues: 3
  deep:
    checks: [syntax, style, security, performance, architecture]
    max_issues: unlimited

output_language: zh-CN
ignore_patterns: ["*.test.js", "dist/*"]

2. 动态模板 (report.md)

使用模板引擎（如Jinja2语法）实现动态输出：

markdown

# 代码审查报告

## 总体评分: {{ score }}/100

{% if critical_issues %}
### 🔴 严重问题
{% for issue in critical_issues %}
- **{{ issue.location }}**: {{ issue.description }}
{% endfor %}
{% endif %}

### 💡 改进建议
{{ suggestions }}

2.4 Skill设计原则

原则	说明	示例
单一职责	每个Skill专注一件事	code-review专注代码审查
可组合	Skill之间可以互相调用	最佳实践先调用第一性原理分析
配置驱动	行为通过配置文件控制	不同深度级别通过配置切换
输出标准化	使用模板统一输出格式	报告模板确保一致性
版本迭代	支持版本演进	v1→v2→v3功能递增

2.5 常用Skill类型

类型	功能	示例
分析类	深度问题分析	first-principles (第一性原理)
方案类	制定解决方案	best-practice (最佳实践)
生成类	内容/代码生成	api-docs-generator
审查类	质量检查	code-review
转换类	格式/风格转换	markdown-to-json

2.6 Skill开发最佳实践

结构化提示编写

markdown

# 分析框架

## 第1步：问题识别
[描述如何识别核心问题]

## 第2步：深度分析
[描述分析方法和维度]

## 第3步：结论输出
[描述如何生成结论]

## 输出格式

```markdown
### 问题定义
[模板]

### 分析过程
[模板]

### 结论与建议
[模板]


#### 配置分离

```yaml
# config/settings.yaml
defaults:
  depth: standard
  language: zh-CN
  output_format: markdown

depth_levels:
  quick:
    description: "快速分析"
    max_sections: 3
  standard:
    description: "标准分析"
    max_sections: 6
  deep:
    description: "深度分析"
    max_sections: unlimited

版本管理

yaml

# meta.yaml
name: best-practice
version: 2.1.0
changelog:
  - version: 2.1.0
    date: 2026-01-25
    changes:
      - 增加AI工具场景
      - 优化输出模板
  - version: 2.0.0
    date: 2026-01-18
    changes:
      - 重构分析框架
      - 新增深度级别控制

2.7 Skill与MCP集成

Skills可以调用MCP Server扩展能力：

集成示例：

markdown

# Research Skill

## 执行流程

1. 解析用户研究主题
2. 调用 `web-search` MCP Server 获取最新信息
3. 调用 `database` MCP Server 查询历史数据
4. 整合分析，生成研究报告

三、协议栈集成架构

3.1 完整架构图

3.2 集成最佳实践

层次	最佳实践
Skills层	专注业务逻辑，数据获取委托给MCP
MCP层	标准化接口，隐藏底层复杂性
服务层	最小权限，安全优先
资源层	数据隔离，访问审计

3.3 常见集成模式

模式1：研究助手

用户问题 → Research Skill → web-search MCP → 互联网
                         → database MCP → 历史数据
                         → 综合分析 → 研究报告

模式2：代码Agent

开发任务 → Code Skill → filesystem MCP → 代码文件
                     → git MCP → 版本历史
                     → bash MCP → 测试执行
                     → 代码变更 → 提交PR

模式3：自动化工作流

触发事件 → Workflow Skill → slack MCP → 通知
                         → calendar MCP → 日程
                         → notion MCP → 文档更新
                         → 完成报告 → 归档

四、实施路线图

4.1 阶段规划

4.2 检查清单

MCP部署检查

[ ] 配置文件位置正确
[ ] 必要的API Key已设置
[ ] 权限范围已限制
[ ] TLS加密已启用（生产环境）
[ ] 日志记录已配置

Skills开发检查

[ ] SKILL.md结构完整
[ ] 触发条件明确
[ ] 输出格式标准化
[ ] 配置与逻辑分离
[ ] 版本信息记录

版本记录

版本	日期	变更内容
v1	2026-01-25	初始版本：MCP协议与Skills系统最佳实践

本方案将随着协议标准演进持续更新。

AI协议栈最佳实践 ​

概述 ​

一、MCP (Model Context Protocol) ​

1.1 核心概念 ​

1.2 架构设计 ​

核心组件 ​

1.3 MCP Server 分类 ​

1.4 配置与使用 ​

基础配置 ​

配置位置 ​

1.5 MCP最佳实践 ​

安全原则 ​

性能优化 ​

开发规范 ​

1.5 MCP Server 开发实战 ​

Python 开发环境 ​

Node.js 开发环境 ​

二、Skills System ​

2.1 核心概念 ​

2.2 Skill结构规范与高级配置 ​

2.3 SKILL.md 高级定义 ​

硬性约束 (Guardrails) ​

2.6 Skill开发最佳实践：配置驱动与模板化 ​

1. 复杂配置 (settings.yaml) ​

2. 动态模板 (report.md) ​

2.4 Skill设计原则 ​

2.5 常用Skill类型 ​

2.6 Skill开发最佳实践 ​

结构化提示编写 ​

版本管理 ​

2.7 Skill与MCP集成 ​

三、协议栈集成架构 ​

3.1 完整架构图 ​

3.2 集成最佳实践 ​

3.3 常见集成模式 ​

模式1：研究助手 ​

模式2：代码Agent ​

模式3：自动化工作流 ​

四、实施路线图 ​

4.1 阶段规划 ​

4.2 检查清单 ​

MCP部署检查 ​

Skills开发检查 ​

版本记录 ​

AI协议栈最佳实践

概述

一、MCP (Model Context Protocol)

1.1 核心概念

1.2 架构设计

核心组件

1.3 MCP Server 分类

1.4 配置与使用

基础配置

配置位置

1.5 MCP最佳实践

安全原则

性能优化

开发规范

1.5 MCP Server 开发实战

Python 开发环境

Node.js 开发环境

二、Skills System

2.1 核心概念

2.2 Skill结构规范与高级配置

2.3 SKILL.md 高级定义

硬性约束 (Guardrails)

2.6 Skill开发最佳实践：配置驱动与模板化

1. 复杂配置 (settings.yaml)

2. 动态模板 (report.md)

2.4 Skill设计原则

2.5 常用Skill类型

2.6 Skill开发最佳实践

结构化提示编写

版本管理

2.7 Skill与MCP集成

三、协议栈集成架构

3.1 完整架构图

3.2 集成最佳实践

3.3 常见集成模式

模式1：研究助手

模式2：代码Agent

模式3：自动化工作流

四、实施路线图

4.1 阶段规划

4.2 检查清单

MCP部署检查

Skills开发检查

版本记录