Plan how to add external capabilities to an AI agent using MCP, a connection protocol, or Skill Hub distribution. Compare integration methods, design tools and data access, and review context costs, credentials, and third-party security risks.
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为 Agent 接入第三方能力时使用——决定走 MCP 协议还是 Skill Hub 分发、搭建或选用 MCP 服务器、设计工具/资源/提示三类原语、评估引入第三方能力的 token 成本与安全风险、审查工具描述投毒与同名工具遮蔽、锁定服务器版本与配置最小权限凭证时查阅。含 MCP 客户端-服务器架构、传输层选型与供应链缓解清单。
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
SKILL.md 的文件夹），所以它的分发机制是包管理器式的注册表。name 和 description。npx 来装，也可以由一台 MCP 服务器供给。| 维度 | MCP（协议） | Skill Hub（注册表） |
|---|---|---|
| 分发形态 | 运行时连接，工具定义进每次会话 | 磁盘拷文件夹，常驻仅 name + description |
| 接入命令 | 配置客户端连接 | npx skills add <owner>/<repo> |
| 常驻 token 成本 | 高（全部工具 schema） | 低一到两个数量级 |
| 承载内容 | 结构化工具定义 | 自然语言流程 + 代码 |
| 代表生态 | MCP 官方服务器目录 | skills.sh（Vercel，2026-01）、ClawHub（OpenClaw 生态） |
经验法则：能力需要结构化参数、可测试、可版本化服务端逻辑时走 MCP；能力是流程性知识、变更频繁、需要人类可读可改时走 Skill。若担心 MCP 服务器越接越多导致上下文膨胀，可保留 MCP 作后端协议、前端用 CLI + Skills 或代理工具做渐进式披露——"是否用 MCP 作协议"与"会话开始时是否暴露全部工具定义"是两个独立决策。
客户端-服务器架构：MCP 服务器暴露一组工具，MCP 客户端（Agent 框架或 IDE）通过标准化协议通信。
资源与工具的分离让 Agent 能区分"获取信息"和"执行操作"两类不同性质的动作。
三类主要风险：
缓解措施（与传统软件供应链安全一脉相承）：
前两项属于上下文层（把进入上下文的内容当不可信输入审计），凭证最小化属于执行层。评估一个 MCP 工具组合的整体风险，可参考"致命三要素"框架。
chapter4/perception-tools/、chapter4/execution-tools/、chapter4/collaboration-tools/）均以 MCP 服务器形式构建工具，可作为 JSON Schema 工具描述、传输配置与服务器组织的参考实现。book/chapter4.md「工具生态：MCP 与 Skill Hub」还没有评价。欢迎分享你的使用感受。
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Turn agent failure records into training examples by locating the first incorrect decision and pairing preferred actions with rejected ones. Assess whether training is appropriate, then check both targeted improvements and preservation of correct behavior.
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