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Agent skills 是可移植的指令集，为 AI 编码助手提供完成某项任务所需的领域知识。对于 MCP 开发而言，它们编码了各项设计决策（部署模型、工具模式、认证），使你的智能体能够就你的用例进行询问，并搭建出契合的服务器脚手架。

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可用的 skills

一套参考性的 MCP 开发 skills 以 mcp-server-dev 插件的形式提供。它提供三个可组合的 skills： 每个 skill 都附带一个 SKILL.md 文件以及一个包含支持材料的 references/ 文件夹（认证流程、工具设计模式、小部件模板、清单 schema），智能体会按需读取。这些文件遵循开放格式，可与任何实现该标准的智能体协同工作。例如，要在 Claude Code 中安装它们：
对于其他智能体，请查看你的 skills 或扩展目录，或将技能目录（SKILL.md 加 references/）克隆到你智能体的 skills 位置。

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开始一次构建

安装好 skills 后，让你的智能体帮助你构建一个 MCP 服务器。入口 skill 会在自然语言请求下触发，或者你也可以使用智能体的 skill 调用语法直接调用它。 在编写任何代码之前，该 skill 会运行一个简短的发现阶段。预期会有关于以下方面的问题：
  • 它连接到什么 —— 云 API、本地进程、文件系统、硬件
  • 谁将使用它 —— 只有你、你的团队，还是任何安装它的人
  • 操作面大小 —— 少量操作，还是封装一个庞大的 API
  • 用户交互需求 —— 纯文本结果、通过征询进行的结构化输入，还是丰富的 UI 小部件
  • 上游认证 —— API 密钥、OAuth 2.0，还是无认证
如果你的开场消息已经涵盖了这些，智能体会跳过这一步直接给出推荐。

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部署路径

基于发现阶段，该 skill 会推荐四条路径之一并相应地搭建脚手架： 远程 Streamable HTTP 是封装任何云 API 的默认选项。零安装摩擦，一次部署即可服务所有用户，并且 OAuth 流程能够正常工作，因为服务器可以处理重定向和令牌存储。参考 skill 包含针对 Cloudflare Workers 以及可移植的 Express/FastMCP 配置的脚手架。 MCP 应用 用在聊天中渲染的交互式小部件扩展服务器，例如可搜索的选择器、图表和实时仪表盘。当征询的扁平表单约束不适用时，该 skill 会移交给 build-mcp-app。 MCP Bundles（MCPB） 将本地服务器连同其运行时打包为单个 .mcpb 归档文件，使用户无需配置 Node 或 Python 即可安装。当服务器必须接触用户机器时——读取本地文件、驱动桌面应用，或与 localhost 服务通信——使用这条路径。该 skill 会移交给 build-mcpb。 本地 stdio 仍可用于原型开发，并附带一条在你准备好分发时升级到 MCPB 的路径说明。

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后续步骤

一旦你的智能体搭建好服务器，就对工具描述和错误处理进行迭代，然后测试并发布：

MCP Inspector

交互式地测试你服务器的工具、资源和提示

连接到客户端

通过本地或远程配置将你的服务器接入 MCP 客户端

发布到 Registry

让你的服务器在 MCP Registry 中可被发现