MCP

开源社区每天都在涌现海量 Agent 扩展与 MCP 服务，但超过九成的扩展在装上之后便永久吃灰。工具链的价值在于其调用契约与上下文开销是否可控。以下从长期实测的高频工具中按真实场景分类梳理。

在 MCP 出现之前，每个 AI 工具集成都是一次定制开发。想让 ChatGPT 连数据库？写一个插件。想让 Claude 调 GitHub API？写一个 Function Calling 定义。想让 Copilot 访问你的内部系统？写一个 Custom Tool。

Claude Code Skill in Anywhere 利用 MCP 实现 Claude Skills 的渐进式披露机制: 复用 Claude Code Skill in Anywhere # —— 一种可行的能力封装与动态上下文扩展方案（技术设想与验证） # 前言 # Claude Skills 引入了一个非常先进的概念： 将专业知识、流程规范和任务方法封装成“技能包”，并在任务实际需要时才动态加载。