模型上下文协议（MCP）
MCP 是 AI 宿主与外部能力之间的互操作边界。宿主创建客户端连接到职责集中的服务器，并通过能力协商确认双方支持什么。
三种服务器原语
| 原语 | 通常由谁控制 | 用途 |
|---|---|---|
| Tools | 模型 | 执行动作或检索 |
| Resources | 应用 | 提供结构化上下文 |
| Prompts | 用户 | 暴露可复用的交互模板 |
协议统一的是发现和调用方式，并不会自动让工具可信、替你做好授权，也不会决定哪些结果应进入模型上下文。
什么时候使用
- 多个 AI 客户端需要共享同一个实时集成；
- 能力需要发现、类型化输入或远程认证；
- 数据或动作属于外部服务，不应复制进仓库；
- 可以用一个职责集中的服务器暴露小而清晰的能力面。
只有一个 harness 需要简单操作时，直接命令或原生工具更合适。缺少的是工作方法而非连接时，使用 skill。
运行规则
- 服务器保持专注，只启用当前需要的工具。
- 密钥放在环境变量或 OAuth 存储，不写进笔记或版本库。
- 工具结果在验证前都视作不可信输入。
- 区分只读、外部写入和破坏性动作。
- 需要可复现时记录或固定服务器版本。
- 删除闲置服务器，减少注意力和故障面。
当规范版本、传输、授权或宿主审批语义变化时复查本笔记。具体产品配置放在工作流笔记中，可以更频繁更新。