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M06 工具系统、MCP 与 Skills

M06 工具系统、MCP 与 Skills

前面几章里,“工具”一直是 Agent 的黑盒。M04 定义了最小 Tool 接口,M05 让不同模式使用它,但我们还没有认真处理几个关键问题:工具如何定义才不啰嗦,模型如何知道应该怎样调用工具,工具调用如何映射到各家模型协议,调用外部系统时如何防止越权和注入。

本章将详细介绍和完善工具系统。前半段完善我们自己的工具体系,并补齐 M04 留下的 Function Calling 映射;后半段进入 MCP,从协议结构、传输方式、安全边界到 stdio 客户端和桥接器,最后再讨论 Claude Skills / SKILL.md 如何把流程、脚本和资源组织成可复用能力。

工具是 Agent 连接真实世界的手脚。本章之后,M07 的检索、M08 的多 Agent 协作、M09 的上下文工程、M12 的人工介入都会继续建立在工具系统之上。

学习目标

学完本章,你应该能够:

  1. 设计生产级工具接口,并用泛型和自动 Schema 把“定义一个工具”简化为“写一个类型化 Go 函数”;
  2. 讲清 Function Calling 的工具声明、工具调用、结果回填三件事,并实现 OpenAI / Anthropic 等 provider 的边界映射;
  3. 实现带安全约束的内置工具,包括文件系统路径围栏和 NL2SQL 只读防护;
  4. 解释 MCP 的架构、核心原语、JSON-RPC 消息、生命周期、stdio 与 Streamable HTTP 传输;
  5. 从零手写一个 MCP stdio 客户端,并用 MCPToolBridge 把 MCP 工具接进 M04 的 Agent;
  6. 识别 MCP 工具投毒、输出污染、授权和副作用风险;
  7. 理解 Claude Skills / SKILL.md 的渐进式披露机制,并用“能力-配方分离”判断哪些流程适合做成 Skill。

本章前置依赖是 M02 的 schemallm 包,以及 M04 的 toolagent 包。配套练习是用 Go 写一个 stdio MCP Server,再用本章客户端把它接进 Agent。

一、工具系统全貌

为什么需要工具系统

如果说大语言模型(LLM)是 AI Agent 的“大脑”,那么工具系统(Tool System)就是它的“耳目”和“手脚”。

但如果 Agent 只能调用 LLM,它的能力边界仍然很有限。一个没有工具系统的 AI,本质上只是一个被封印在服务器里的“缸中之脑”。它可以陪你聊天、写诗、做头脑风暴,但它对现实世界毫无干涉能力。

工具系统是 Agent 从“会思考”走向“能做事”的关键。模型负责决策,程序负责执行工具、校验输入、限制权限和记录调用过程。

先回看之前定义的最小工具接口。

type Tool interface {
	Name() string
	Description() string
	Parameters() *schema.Schema
	Call(ctx context.Context, args json.RawMessage) (string, error)
}

这个接口会继续保留。它的抽象边界是正确的:模型需要看到工具名、描述和参数 Schema;Agent 需要能按工具名分发调用;工具结果要以字符串形式回填给模型。

但围绕这个接口,还有三个地方需要优化。

  • 第一,定义工具太啰嗦。每写一个工具都要实现四个方法、手写 Schema、手动解析 json.RawMessage。项目里一旦有几十个工具,这些样板代码会压过真正的业务逻辑。
  • 第二,工具还没有真正接进模型协议。M04 的 Function Calling 循环依赖 resp.ToolCalls,但当时只定义了中立抽象,没有写 OpenAI、Anthropic、Gemini 等 provider 的具体映射。
  • 第三,工具安全性非常重要。工具能读文件、查库、发请求、执行命令。一旦模型被诱导(或单纯犯错)去读 /etc/passwd、删库、跑恶意 SQL,后果是很严重的。

本章的路线是:先让工具定义变轻,再把工具接进模型协议,接着给高危工具加安全边界,最后通过 MCP 接入外部工具生态。

二、类型安全工具

理想情况下,定义工具应该像写普通 Go 函数一样自然:声明参数结构体,写业务函数,Schema 自动生成,参数自动解析。

M02 已经实现了 schema.Generate,可以从结构体生成 JSON Schema。本节用泛型把它和参数解析封装成 TypedTool[T]

package tool

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"

	"github.com/yourname/llmagent/internal/schema"
)

// TypedTool 把"接收类型化参数 T 的 Go 函数"包装成一个 Tool。
// T 通常是一个带 json/desc 标签的结构体。
type TypedTool[T any] struct {
	name string
	desc string
	fn   func(ctx context.Context, args T) (string, error)
}

func NewTypedTool[T any](name, desc string, fn func(ctx context.Context, args T) (string, error)) *TypedTool[T] {
	return &TypedTool[T]{name: name, desc: desc, fn: fn}
}

func (t *TypedTool[T]) Name() string       { return t.name }
func (t *TypedTool[T]) Description() string { return t.desc }

// Parameters 用 T 的零值反射出 JSON Schema——这就是“自动 Schema”。
func (t *TypedTool[T]) Parameters() *schema.Schema {
	var zero T
	return schema.Generate(zero)
}

// Call 自动把模型给的 JSON 参数解析成 T,再调用业务函数。
func (t *TypedTool[T]) Call(ctx context.Context, raw json.RawMessage) (string, error) {
	var args T
	if len(raw) > 0 {
		if err := json.Unmarshal(raw, &args); err != nil {
			return "", fmt.Errorf("工具 %q 参数解析失败: %w", t.name, err)
		}
	}
	return t.fn(ctx, args)
}

定义一个天气工具时,代码就变成一个参数结构体加一个函数。

type weatherArgs struct {
	City string `json:"city" desc:"城市名,如 北京"`
	Days int    `json:"days,omitempty" desc:"预报天数,默认 1"`
}

weatherTool := tool.NewTypedTool("get_weather", "查询指定城市的天气预报",
	func(ctx context.Context, a weatherArgs) (string, error) {
		// 这里写真实的查询逻辑(调天气 API 等)
		return fmt.Sprintf("%s 未来 %d 天:晴", a.City, max(a.Days, 1)), nil
	})

这里泛型用得很克制:TypedTool 对任意参数类型 T 执行相同逻辑,包括生成 Schema、解析 JSON、调用函数。工具自身的不同行为仍然通过 Tool 接口暴露。泛型和接口各自负责适合自己的部分。

三、Function Calling 协议

M04 的 Agent 循环已经写出了 Function Calling 的骨架:模型返回工具调用,代码执行工具,把结果回填给模型。但真实模型 API 不会直接返回我们定义的 llm.ToolCall,各家协议字段都不一样。

本节要补齐这层映射:Function Calling 是什么,三家协议差异在哪里,业务层为什么要坚持中立抽象。

为什么需要 Function Calling

没有 Function Calling 时,让模型使用工具只能靠文本约定。

用户: 北京今天什么天气?
系统提示: 你可以用以下工具:get_weather(city)。需要时输出 "TOOL: get_weather(北京)"。
模型回复: "TOOL: get_weather(北京)"
解析器: 正则匹配 "TOOL: (\w+)\((.*?)\)" → 解析 → 调用

这类纯文本协议能跑,但很脆弱。模型可能换一种说法,可能参数引号不一致,可能一次想调用多个工具,嵌套参数更难稳定解析。每增加一个工具,还要在提示词和解析器里增加额外约定。

Function Calling 的本质,是把“模型表达要调工具”从自由文本变成协议级结构化输出。请求里用专门字段声明工具,响应里用专门字段表达调用意图,工具结果也用特殊消息回填。

三个组件

不管具体厂商如何命名,Function Calling 都由三个组件构成。

Function Calling 映射

  • 工具声明包含工具名、描述和参数 Schema。
  • 调用意图包含工具名、参数和调用 ID。
  • 结果回填把工具输出重新放进消息历史,让模型基于结果继续推理或给最终答案。

M04 的状态机里,Thinking → Acting → Thinking → ... → Done 的流转,在协议层就是不断声明工具、接收调用、执行工具、回填结果。

三家协议对比

OpenAI、Anthropic 和 Gemini 的语义相似,但字段形态不同。

维度OpenAI / 兼容协议AnthropicGoogle Gemini
工具声明字段tools[]tools[]tools[].function_declarations[]
嵌套结构{type:"function", function:{...}}{name, description, input_schema}{name, description, parameters}
Schema 描述JSON SchemaJSON SchemaJSON Schema 子集
模型调用形态message.tool_calls[]content[] 中的 tool_use blockcontent.parts[].functionCall
参数JSON 字符串结构化对象结构化对象
调用 IDtool_calls[].idtool_use.id通常按顺序匹配
结果回传role:"tool" + tool_call_idrole:"user" + tool_result blockfunctionResponse
并行调用支持支持支持

几个差异特别容易踩坑。

OpenAI

OpenAI 响应里 tool_calls[].function.arguments 是一个 JSON 字符串,不是 JSON 对象:

{
  "tool_calls": [{
    "id": "call_abc",
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "arguments": "{\"city\":\"北京\"}"
    }
  }]
}

也就是说,服务端把参数对象JSON.stringify 了一遍塞进字符串。这是历史决策——OpenAI 早期 API 设计选了这种方式(可能为了 streaming 友好,token 一个一个吐 JSON 字符容易拼接)。后果是解析时要再 JSON.parse 一次,Anthropic / Gemini 直接给对象。

Anthropic

Anthropic 的核心抽象是 content blocks——一条 assistant 消息的 content 永远是一个 block 数组,每个 block 有 type:

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {"type": "text", "text": "让我帮你查一下"},
    {"type": "tool_use", "id": "toolu_abc", "name": "get_weather", "input": {"city": "北京"}}
  ]
}

tool_usetext 是同级的 block 类型。

Gemini

Gemini 的 functionCall 位于 parts 中,多个调用通常按顺序与后续 functionResponse 对应。

{
  "candidates": [{
    "content": {
      "parts": [
        {"functionCall": {"name": "get_weather", "args": {"city": "北京"}}},
        {"functionCall": {"name": "get_weather", "args": {"city": "上海"}}}
      ]
    }
  }]
}

为了让差异更具体,下面看同一次“查询北京天气”在三家协议里的形态。

OpenAI 请求、响应和工具结果回填如下。

// 请求
{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [{"role": "user", "content": "北京今天什么天气?"}],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "description": "查询指定城市的天气",
      "parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]}
    }
  }]
}
// 响应
{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "tool_calls": [{
        "id": "call_abc",
        "type": "function",
        "function": {"name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"北京\"}"}
      }]
    }
  }]
}
// 下一轮:把工具结果塞进 messages
{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "北京今天什么天气?"},
    {"role": "assistant", "tool_calls": [{"id": "call_abc"}]},
    {"role": "tool", "tool_call_id": "call_abc", "content": "{\"temp\":15,\"weather\":\"晴\"}"}
  ],
  "tools": []
}

Anthropic 使用 tool_usetool_result content block。

// 请求
{
  "model": "claude-sonnet-4-5",
  "messages": [{"role": "user", "content": "北京今天什么天气?"}],
  "tools": [{
    "name": "get_weather",
    "description": "查询指定城市的天气",
    "input_schema": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]}
  }]
}
// 响应
{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {"type": "tool_use", "id": "toolu_abc", "name": "get_weather", "input": {"city": "北京"}}
  ],
  "stop_reason": "tool_use"
}
// 下一轮:工具结果用 user 消息 + tool_result block
{
  "model": "claude-sonnet-4-5",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "北京今天什么天气?"},
    {"role": "assistant", "content": [{"type": "tool_use", "id": "toolu_abc"}]},
    {"role": "user", "content": [{"type": "tool_result", "tool_use_id": "toolu_abc", "content": "晴 15℃"}]}
  ],
  "tools": []
}

Gemini 使用 functionCallfunctionResponse

// 请求
{
  "contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "北京今天什么天气?"}]}],
  "tools": [{
    "functionDeclarations": [{
      "name": "get_weather",
      "description": "查询指定城市的天气",
      "parameters": {"type": "OBJECT", "properties": {"city": {"type": "STRING"}}, "required": ["city"]}
    }]
  }]
}
// 响应
{
  "candidates": [{
    "content": {
      "role": "model",
      "parts": [{
        "functionCall": {"id": "call_bj_001", "name": "get_weather", "args": {"city": "北京"}},
        "thoughtSignature": "eyJhbGciOiJ..."
      }]
    }
  }]
}
// 下一轮:工具结果用 functionResponse
{
  "contents": [
    {"role": "user", "parts": [{"text": "北京今天什么天气?"}]},
    {
      "role": "model",
      "parts": [{
        "functionCall": {"id": "call_bj_001", "name": "get_weather", "args": {"city": "北京"}},
        "thoughtSignature": "eyJhbGciOiJ..."
      }]
    },
    {
      "role": "user", 
      "parts": [{
        "functionResponse": {"id": "call_bj_001", "name": "get_weather", "response": {"weather": "晴", "temp": 15}}
      }]
    }
  ],
  "tools": [{
    "functionDeclarations": [{
      "name": "get_weather",
      "description": "查询指定城市的天气",
      "parameters": {"type": "OBJECT", "properties": {"city": {"type": "STRING"}}, "required": ["city"]}
    }]
  }]
}

同一个工具调用、同一个返回结果——三种协议、三套报文。但核心模型完全一致:声明工具 → 模型输出调用 → 执行 → 塞结果。

中立抽象

三家协议不同,所以业务层不应该直接绑定某一家字段。M04 定义的中立抽象应该继续作为业务层边界。

// internal/llm/types.go

// ToolDef 是中立的工具声明,Provider 无关。
type ToolDef struct {
	Name        string
	Description string
	Parameters  *schema.Schema
}

// ToolCall 是中立的工具调用意图。
type ToolCall struct {
	ID   string
	Name string
	Args json.RawMessage
}

// Message 是中立的消息表示。
type Message struct {
	Role       string
	Content    string
	ToolCalls  []ToolCall
	ToolCallID string
}

这一层只承载语义,不承载协议细节。每个 provider 在边界处负责翻译。

┌── 业务层(M04 Agent 循环) ──┐
│  只看 llm.ToolDef / llm.ToolCall / llm.Message  │
└──────────────────┬──────────────────┘
        ┌──────────┼──────────┐
        ▼          ▼          ▼
   ┌─OpenAI Provider─┐ ┌─Anthropic Provider─┐ ┌─Gemini Provider─┐
   │  toOpenAITools  │ │  toAnthropicTools  │ │  toGeminiTools  │
   │  parseToolCalls │ │  parseContentBlocks│ │  parseFunctionCalls│
   └─────────────────┘ └────────────────────┘ └─────────────────┘

这就是接入异构外部系统的通用套路:业务层保持稳定,差异吸收到 provider 边界。

OpenAI 映射

请求里的工具声明是 tools 数组,每个元素包一层 type:"function"

package openai

import (
	"github.com/yourname/llmagent/internal/llm"
	"github.com/yourname/llmagent/internal/schema"
)

type openaiTool struct {
	Type     string            `json:"type"` // 固定 "function"
	Function openaiFunctionDef `json:"function"`
}

type openaiFunctionDef struct {
	Name        string         `json:"name"`
	Description string         `json:"description"`
	Parameters  *schema.Schema `json:"parameters"`
}

func toOpenAITools(defs []llm.ToolDef) []openaiTool {
	if len(defs) == 0 {
		return nil
	}
	out := make([]openaiTool, len(defs))
	for i, d := range defs {
		out[i] = openaiTool{
			Type:     "function",
			Function: openaiFunctionDef{Name: d.Name, Description: d.Description, Parameters: d.Parameters},
		}
	}
	return out
}

响应里的 arguments 是字符串,要把字符串内容作为 json.RawMessage

// 响应中工具调用的形状
type respToolCall struct {
	ID       string `json:"id"`
	Type     string `json:"type"`
	Function struct {
		Name      string `json:"name"`
		Arguments string `json:"arguments"` // 注意:这是 JSON 字符串,不是对象
	} `json:"function"`
}

// 把 OpenAI 的 tool_calls 解析回我们中立的 llm.ToolCall。
func parseToolCalls(raw []respToolCall) []llm.ToolCall {
	if len(raw) == 0 {
		return nil
	}
	out := make([]llm.ToolCall, len(raw))
	for i, tc := range raw {
		out[i] = llm.ToolCall{
			ID:   tc.ID,
			Name: tc.Function.Name,
			Args: json.RawMessage(tc.Function.Arguments),
		}
	}
	return out
}

历史消息里,如果 assistant 消息带有工具调用,或者 tool 消息带有结果,也要映射回 OpenAI 的消息格式。

type chatMsg struct {
	Role       string         `json:"role"`
	Content    string         `json:"content,omitempty"`
	ToolCalls  []respToolCall `json:"tool_calls,omitempty"`   // assistant 发起的调用
	ToolCallID string         `json:"tool_call_id,omitempty"` // tool 结果对应的调用 id
}

func toOpenAIMessages(msgs []llm.Message) []chatMsg {
	out := make([]chatMsg, len(msgs))
	for i, m := range msgs {
		cm := chatMsg{Role: string(m.Role), Content: m.Content, ToolCallID: m.ToolCallID}
		for _, tc := range m.ToolCalls {
			var rtc respToolCall
			rtc.ID = tc.ID
			rtc.Type = "function"
			rtc.Function.Name = tc.Name
			rtc.Function.Arguments = string(tc.Args)
			cm.ToolCalls = append(cm.ToolCalls, rtc)
		}
		out[i] = cm
	}
	return out
}

最后,openai.Provider.Chat 组装 provider 专用请求体。

type chatReq struct {
	Model    string       `json:"model"`
	Messages []chatMsg    `json:"messages"`
	Tools    []openaiTool `json:"tools,omitempty"`
	Stream   bool         `json:"stream,omitempty"`
	Stop     []string     `json:"stop,omitempty"`
}

// 在 Chat 里:
body, _ := json.Marshal(chatReq{
	Model:    req.Model,
	Messages: toOpenAIMessages(req.Messages),
	Tools:    toOpenAITools(req.Tools),
	Stop:     req.Stop,
})
// 发请求后,解析 choices[0].message.{content, tool_calls}
// resp.ToolCalls = parseToolCalls(rawMessage.ToolCalls)

到这里,M04 的 Function Calling 循环才真正能跑通:a.toolDefs() 生成中立 ToolDef,provider 翻译成 API 字段,模型返回工具调用,provider 再翻译回中立 ToolCall

适配 Anthropic

Anthropic 的工具声明更扁平,参数字段叫 input_schema

package anthropic

type anthropicTool struct {
	Name        string         `json:"name"`
	Description string         `json:"description"`
	InputSchema *schema.Schema `json:"input_schema"`
}

func toAnthropicTools(defs []llm.ToolDef) []anthropicTool {
	out := make([]anthropicTool, len(defs))
	for i, d := range defs {
		out[i] = anthropicTool{Name: d.Name, Description: d.Description, InputSchema: d.Parameters}
	}
	return out
}

响应解析需要遍历 content blocks。

// Anthropic 的 assistant content 是 block 数组
type contentBlock struct {
	Type  string          `json:"type"`            // text / tool_use / tool_result
	Text  string          `json:"text,omitempty"`
	ID    string          `json:"id,omitempty"`
	Name  string          `json:"name,omitempty"`
	Input json.RawMessage `json:"input,omitempty"`
}

func parseAnthropicResponse(blocks []contentBlock) (text string, calls []llm.ToolCall) {
	for _, b := range blocks {
		switch b.Type {
		case "text":
			text += b.Text
		case "tool_use":
			calls = append(calls, llm.ToolCall{
				ID:   b.ID,
				Name: b.Name,
				Args: b.Input,
			})
		}
	}
	return
}

工具结果回填时,M04 的 role=tool 需要映射成 Anthropic 的 role=usertool_result block。

// 把 M04 的 llm.Message(role=tool) 映射成 Anthropic 的 user + tool_result block。
type anthropicMsg struct {
	Role    string         `json:"role"`
	Content []contentBlock `json:"content"`
}

func toAnthropicMessages(msgs []llm.Message) []anthropicMsg {
	out := []anthropicMsg{}
	for _, m := range msgs {
		switch m.Role {
		case "tool":
			out = append(out, anthropicMsg{
				Role:    "user",
				Content: []contentBlock{{Type: "tool_result", ID: m.ToolCallID, Text: m.Content}},
			})
		case "assistant":
			blocks := []contentBlock{}
			if m.Content != "" {
				blocks = append(blocks, contentBlock{Type: "text", Text: m.Content})
			}
			for _, tc := range m.ToolCalls {
				blocks = append(blocks, contentBlock{Type: "tool_use", ID: tc.ID, Name: tc.Name, Input: tc.Args})
			}
			out = append(out, anthropicMsg{Role: "assistant", Content: blocks})
		default:
			out = append(out, anthropicMsg{Role: m.Role, Content: []contentBlock{{Type: "text", Text: m.Content}}})
		}
	}
	return out
}

OpenAI 用 finish_reason:"tool_calls",Anthropic 用 stop_reason:"tool_use"。这些也应该在 provider 边界转成统一枚举,业务层只关心“这一轮是否产生工具调用”。

设计取舍

Function Calling 的细节很多,但你真正应该专注的是三条工程原则。

第一,中立抽象优先。业务代码依赖 llm.ToolDefllm.ToolCallllm.Message,不要直接依赖某家 API 字段。

第二,provider 边界吸收差异。OpenAI 的字符串 arguments、Anthropic 的 content block、Gemini 的 parts,都应关在各自 provider 内部。

第三,关注协议模型而不是字段名。所有工具调用协议都在做三件事:声明工具、输出调用、回填结果。字段名可以查文档,模型不能靠查字段理解。

四、内置工具安全

工具是 Agent 伸向真实世界的手。功能本身通常不难,难的是限制它的破坏面。本节实现两个常见内置工具,重点看安全约束如何写进代码。

文件系统工具

让 Agent 读文件很有用(读知识库、读日志),但绝不能让它读到任意路径。核心防护是路径围栏(path jail):把所有访问限制在一个根目录内,任何试图越界(../../etc/passwd)的请求都拒绝。

package builtin

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"
	"path/filepath"
	"strings"

	"github.com/yourname/llmagent/internal/tool"
)

type FileSystem struct {
	root string // 允许访问的根目录(绝对路径)
}

func NewFileSystem(root string) (*FileSystem, error) {
	abs, err := filepath.Abs(root)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	return &FileSystem{root: abs}, nil
}

// safePath 把相对路径解析为根目录内的绝对路径,越界则报错。
func (fs *FileSystem) safePath(p string) (string, error) {
	clean := filepath.Clean(filepath.Join(fs.root, p))
	if clean != fs.root && !strings.HasPrefix(clean, fs.root+string(os.PathSeparator)) {
		return "", fmt.Errorf("路径越界,拒绝访问: %s", p)
	}
	return clean, nil
}

type readFileArgs struct {
	Path string `json:"path" desc:"相对于知识库根目录的文件路径"`
}

func (fs *FileSystem) ReadFileTool() tool.Tool {
	return tool.NewTypedTool("read_file", "读取知识库目录下的文本文件内容",
		func(ctx context.Context, a readFileArgs) (string, error) {
			path, err := fs.safePath(a.Path)
			if err != nil {
				return "", err
			}
			data, err := os.ReadFile(path)
			if err != nil {
				return "", fmt.Errorf("读取失败: %w", err)
			}
			const maxBytes = 100 * 1024
			if len(data) > maxBytes {
				data = data[:maxBytes]
			}
			return string(data), nil
		})
}

safePath 先用 filepath.Clean 归一化路径,再判断结果是否仍在根目录内。还有个常被忽略的点:读取量要设上限。模型读了一个 50MB 的日志全塞进上下文,既爆窗口又烧钱,所以我们截断到 100KB。

NL2SQL 工具

让模型把自然语言转成 SQL 查数据库,是很多数据型 Agent 的核心能力之一。但这也是最危险的工具之一——一个被诱导生成的 DROP TABLEDELETE 就能酿成灾难。

安全的 NL2SQL 不能只靠"祈祷模型不写危险 SQL"。真正的防线是纵深防御,且最硬的几道在数据库层而非代码层:

  • 用一个只读数据库账号连接(GRANT SELECT),这是最硬的一道闸——哪怕模型生成了 DELETE,数据库本身会拒绝;
  • 代码层再加一道校验:只允许单条 SELECT 语句;
  • context查询超时,防止一条慢查询拖垮服务;
  • 强制使用 LIMIT 限制返回行数。
package builtin

import (
	"context"
	"database/sql"
	"fmt"
	"strings"
	"time"
)

// isSelectOnly 是代码层粗校验:只是纵深防御的一环,不能替代只读账号。
func isSelectOnly(query string) error {
	q := strings.TrimSpace(strings.ToLower(query))
	if !strings.HasPrefix(q, "select") {
		return fmt.Errorf("只允许 SELECT 查询")
	}
	if strings.Contains(q, ";") && !strings.HasSuffix(q, ";") {
		return fmt.Errorf("禁止多条语句")
	}
	for _, kw := range []string{"insert", "update", "delete", "drop", "alter", "truncate", "grant"} {
		if strings.Contains(q, kw) {
			return fmt.Errorf("检测到禁止的关键字: %s", kw)
		}
	}
	return nil
}

// runReadOnly 在只读连接上执行查询,带超时与行数限制。
func runReadOnly(ctx context.Context, db *sql.DB, query string) (string, error) {
	if err := isSelectOnly(query); err != nil {
		return "", err
	}
	ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 5*time.Second)
	defer cancel()

	rows, err := db.QueryContext(ctx, query)
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("查询失败: %w", err)
	}
	defer rows.Close()

	cols, _ := rows.Columns()
	var sb strings.Builder
	sb.WriteString(strings.Join(cols, " | ") + "\n")

	count := 0
	const maxRows = 50
	for rows.Next() && count < maxRows {
		vals := make([]any, len(cols))
		ptrs := make([]any, len(cols))
		for i := range vals {
			ptrs[i] = &vals[i]
		}
		if err := rows.Scan(ptrs...); err != nil {
			return "", err
		}
		cells := make([]string, len(vals))
		for i, v := range vals {
			cells[i] = fmt.Sprintf("%v", v)
		}
		sb.WriteString(strings.Join(cells, " | ") + "\n")
		count++
	}
	return sb.String(), rows.Err()
}

isSelectOnly 这种字符串校验很容易被绕过(SQL 注入花样百出),所以它永远只是辅助。真正不可逾越的防线是数据库层的只读账号——把权限交给数据库去强制,而不是指望代码里的关键字黑名单。

其他常见工具

真实应用里还常会用到几个工具,实现思路相同(都靠 TypedTool 封装),安全要点各异,这里简单带过。

  • Web 搜索:封装一个搜索 API。要点:对返回内容做净化,搜索结果是不可信的外部数据,不能当指令。
  • Docker 沙箱(执行模型生成的代码):务必在受限容器里跑——禁网络、限 CPU/内存、只读文件系统、执行完即销毁。绝不在宿主机直接 exec 模型生成的代码。
  • 浏览器工具(让 Agent 浏览网页):用无头浏览器,注意凭证隔离、防止 Agent 被页面里的注入内容劫持。

五、MCP 协议

到这里我们已经能写自己的工具。但现实里,大量工具不是你自己写的:GitHub、飞书、数据库、文件系统、企业内部系统都有现成能力。过去每接一个,都要写一套专属的对接代码;换个 Agent 框架,又要重写一遍。

MCP(Model Context Protocol)要解决的是这个 N 个工具乘以 M 个客户端的重复劳动。它把 AI 应用连接外部工具和数据的方式标准化,常被比作 AI 应用的 USB-C。

MCP 是什么

MCP 是一个开放的、模型无关的协议,它定义"AI 应用 ↔ 外部能力"之间的标准对话方式。把工具调用 / 文档读取 / 提示词模板从"每对组合一套代码"变成"一次对接、各处复用"。

它由 Anthropic 于 2024 年 11 月开源,2025 年迅速被多家(OpenAI、Google、JetBrains、Cursor、Zed、Sourcegraph 等)采纳,至本课成稿时已经事实上成为 AI 应用与外部能力对接的主流协议。截至 2026-05,当前稳定版是 2025-11-25,本章代码以它为准。规范一直在演进,请以 modelcontextprotocol.io 的最新版本为准。

架构

MCP 通信上有三个角色:Host、Client、Server。

MCP 架构

  • Host 是你的 AI 应用,例如 Claude Desktop、Cursor 或自己写的 Agent。Host 持有 LLM、UI、用户意图。
  • Client 是 Host 内部的一段代码,一对一地连一个 Server,负责协议状态(握手、能力协商、消息收发)。Host 想接 N 个 Server 就开 N 个 Client。
  • Server 是暴露能力的一方,可以是本地的子进程(读文件、跑 Shell),也可以是远程的 HTTP 服务(GitHub、数据库)。

Client 与 Server 在 initialize 阶段交换能力声明。MCP 不要求每个 Server 实现所有能力,而是由 capabilities 明确声明自己支持什么。

核心能力

MCP Server 主要通过四类原语向 Host 暴露能力:Tools、Prompts、Resources、Logging。理解它们的职责差异,比记方法名更重要。

Tools 是可调用动作。它让模型调用查询、写入、发送、计算等能力。

方法方向作用
tools/listClient → Server列出可用工具
tools/callClient → Server调用某个工具
notifications/tools/list_changedServer → Client通知工具列表变化

Tools 的 inputSchema 是 JSON Schema。返回结果通常是内容块数组,工具自身错误应作为 isError=true 的结果返回,让模型看见错误内容,而不是总用 JSON-RPC error。

Prompts 是可复用模板。它更像 slash command 或对话起手式,通常由用户触发。

方法方向作用
prompts/listClient → Server列出模板
prompts/getClient → Server获取填好参数后的 messages
notifications/prompts/list_changedServer → Client通知模板列表变化

Resources 是可读取数据,适合文件、文档、URL、数据库行、监控指标等。

方法方向作用
resources/listClient → Server列出资源
resources/readClient → Server读取资源内容
resources/subscribeClient → Server订阅资源变化
resources/unsubscribeClient → Server取消订阅
notifications/resources/updatedServer → Client资源更新通知
notifications/resources/list_changedServer → Client资源列表变化

Tools 与 Resources 的边界是:谁决定何时取。LLM 在循环里按需查,适合 Tool;用户或 Host UI 选择某个 URI,适合 Resource。同一个数据源也可以同时提供两种建模。

Logging 是 Server 到 Client 的诊断流。它让 Server 在长任务、异常和进度处理中推送结构化日志。

方法方向作用
logging/setLevelClient → Server设置日志级别
notifications/messageServer → Client推送日志消息

除这四类外,规范还有 Sampling、Roots、Elicitation、Completion、Progress、Cancellation 等能力。Tools-centric 的 Agent 工作流里最常用的是 Tools、Resources、Prompts 和 Logging;其他能力遇到再按规范实现。

请求与响应

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 消息。请求有 methodparamsid;响应用同一个 id 返回 resulterror;没有 id 的是通知,不期待响应。

// 1) Request:有 id,期待响应
{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call", "params": {"name": "git_log", "arguments": {"n": 5}}}

// 2) Response:回填同一个 id,带 result 或 error
{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "result": {"content": [{"type": "text", "text": "commit abc..."}], "isError": false}}
{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "error": {"code": -32602, "message": "Invalid params"}}

// 3) Notification:无 id,单向
{"jsonrpc": "2.0", "method": "notifications/initialized"}
{"jsonrpc": "2.0", "method": "notifications/message", "params": {"level": "info", "data": "indexing started"}}

一次 MCP 会话由握手、操作、关闭组成。

// → Client 发 initialize
{
  "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "initialize",
  "params": {
    "protocolVersion": "2025-11-25",
    "clientInfo": {"name": "llmagent", "version": "0.1.0"},
    "capabilities": {
      "roots": {"listChanged": true},
      "sampling": {}
    }
  }
}

// ← Server 回应
{
  "jsonrpc": "2.0", "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2025-11-25",
    "serverInfo": {"name": "git-server", "version": "0.3.0"},
    "capabilities": {
      "tools": {"listChanged": true},
      "resources": {"subscribe": true, "listChanged": true},
      "prompts": {"listChanged": false},
      "logging": {}
    }
  }
}

// → Client 通知握手完成
{"jsonrpc": "2.0", "method": "notifications/initialized"}

握手之后,双方按声明能力调用 tools/listtools/callresources/readprompts/get 等方法。stdio 下关闭通常是 Client 关闭 stdin,Server 退出;Streamable HTTP 下由会话和空闲超时管理。

JSON-RPC 标准错误码主要用于协议层错误。

Code含义
-32700Parse error
-32600Invalid Request
-32601Method not found
-32602Invalid params
-32603Internal error

工具自身错误不应该总是变成 JSON-RPC error。比如 SQL 语法错、参数业务含义不对,应让工具返回 content + isError=true,这样模型能看到错误并决定是否重试。

取消和进度使用通知。

// 取消正在进行的请求
{"jsonrpc": "2.0", "method": "notifications/cancelled", "params": {"requestId": 42, "reason": "user aborted"}}

// 进度更新
{"jsonrpc": "2.0", "method": "notifications/progress",
 "params": {"progressToken": "abc", "progress": 30, "total": 100, "message": "indexing chunk 30/100"}}

取消是 best-effort。Server 收到取消通知后应该尽快停下,但协议无法强制它一定停止。

传输方式

MCP 协议与传输正交。同一套 JSON-RPC 消息可以走 stdio,也可以走 Streamable HTTP。

stdio — 本地子进程

stdio 是最常用、最简单的方式。Client 把 Server 作为子进程启动,通过它的 stdin 发请求、stdout 读响应,每行一条 JSON-RPC 消息(换行符分隔)。

Client ──stdin──→ Server  (JSON-RPC 请求,一行一条)
Client ←─stdout── Server  (JSON-RPC 响应/通知,一行一条)
                  Server  (日志一律走 stderr,不要污染 stdout)

适用于本地工具——文件系统、shell、git、本地数据库、桌面应用集成。

典型本地配置如下。

// ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/me/projects"]
    },
    "git": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-git", "--repository", "/Users/me/repo"]
    }
  }
}

使用 stdio 容易踩坑的地方是:Server 的 stdout 只能输出合法 MCP 消息,所有日志必须走 stderr。否则客户端的 JSON-RPC 解析会被污染。

Streamable HTTP — 远程服务

Streamable HTTP 适合远程服务。2025-03 spec 引入,替代了之前的 SSE-only 传输(2024.10 spec 中的旧 SSE 模式已弃用)。

Streamable HTTP 用单个 HTTP 端点(/mcp)处理所有交互,核心是 POST + 可选 GET:

操作方法Body响应
Client 发请求 / 通知POST /mcpJSON-RPC 消息普通 JSON(同步) text/event-stream SSE 流(异步推送)
Client 监听 Server 通知GET /mcp(空)text/event-stream SSE 流
关闭会话DELETE /mcp(空)204

Server 拿到 POST 后可以自由选择响应形态:

  • 简单请求直接同步返回 JSON;
  • 复杂请求开 SSE 流式推 progress / log,最后再推 final response。
POST /mcp                              POST /mcp                       GET /mcp
Content-Type: application/json         Content-Type: application/json  (空)
Accept: application/json, text/event-stream

{request body}                         {request body}                  ─→ text/event-stream
                                                                          (持续接收 Server 主动推送)
↓                                      ↓
HTTP/1.1 200 OK                        HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json         Content-Type: text/event-stream
                                       Mcp-Session-Id: xyz

{response}                             event: message
                                       data: {progress notification}
                                       event: message
                                       data: {final response}

会话管理:Mcp-Session-Id HTTP Header 是会话的句柄。Server 在 initialize 响应里下发(若它选择有状态),Client 后续所有请求都带上;Server 重启后该 session 失效,Client 重新握手。

鉴权:Streamable HTTP 是 OAuth 2.0 资源服务器——支持 Bearer token、Resource Indicators(RFC 8707)。stdio 不需要鉴权(本地子进程,环境变量传 token 即可);Streamable HTTP 跨网络,鉴权是必需。

适用场景:远程 MCP 服务——SaaS(GitHub、Slack)、企业内部公共服务、云上托管的 MCP Server。

如何选择

本地工具 / 桌面集成 / 单进程 Host    → stdio
远程服务 / 多 Host 共享 / 公网鉴权   → Streamable HTTP

设计特点

MCP 的设计有几个值得记住的点。

第一,能力协商而不是只靠版本号。initialize 时双方互报 capabilities,老 Client 遇到新 Server,只要新能力不破坏老能力,就仍能工作。

第二,使用 JSON-RPC 2.0 信封,不自创二进制格式。它牺牲了一些性能,但换来简单、人类可读、跨语言方便。

第三,原语职责清楚。Tools、Resources、Prompts、Logging 各自解决不同问题,而不是用一个万能 endpoint 承载全部语义。

第四,双向通知是一等消息类型。进度、日志、列表变化、取消都可以自然表达,不需要轮询。

第五,协议不规定执行环境。Server 可以用 Go、Python、Node 或 Rust 写,可以是本地进程,也可以是云上服务。

维度MCPOpenAPIgRPC传统插件协议
形态JSON-RPC 2.0HTTP + JSON / YAML schemaHTTP/2 + Protobuf各家自创
类型双向 RPC + 通知单向请求响应双向 RPC + 流通常单向
能力发现协议内置 */list靠 spec 文件反射或 proto离线文档
能力演进capabilities 协商版本号 + 文档proto 字段演进各家约定
传输stdio / Streamable HTTPHTTPHTTP/2各家自选
适用场景AI 应用连接外部能力通用 Web API微服务 RPC单产品扩展

MCP 不是要替代 OpenAPI 或 gRPC,而是为“AI 应用连接外部工具和上下文”这一类交互提供专门标准。

六、MCP stdio 客户端

理解协议最好的方式是手写一个客户端。本节实现最常用的 stdio 传输:把 MCP Server 作为子进程启动,通过 stdin 发请求,通过 stdout 读响应,消息用换行分隔。

先定义 JSON-RPC 信封。

package mcp

import "encoding/json"

type rpcRequest struct {
	JSONRPC string `json:"jsonrpc"` // 固定 "2.0"
	ID      int    `json:"id"`
	Method  string `json:"method"`
	Params  any    `json:"params,omitempty"`
}

type rpcResponse struct {
	JSONRPC string          `json:"jsonrpc"`
	ID      *int            `json:"id"` // 指针:通知没有 id,会是 nil
	Result  json.RawMessage `json:"result,omitempty"`
	Error   *rpcError       `json:"error,omitempty"`
}

type rpcError struct {
	Code    int    `json:"code"`
	Message string `json:"message"`
}

然后定义客户端。它启动子进程,持有 stdin/stdout。

package mcp

import (
	"bufio"
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"os"
	"os/exec"
	"strings"
	"sync"
)

type StdioClient struct {
	cmd    *exec.Cmd
	stdin  io.WriteCloser
	stdout *bufio.Reader
	mu     sync.Mutex // 串行化请求:一次只发一个、读一个(教学简化)
	nextID int
}

// NewStdioClient 启动 MCP Server 子进程并建立管道。
func NewStdioClient(command string, args ...string) (*StdioClient, error) {
	cmd := exec.Command(command, args...)
	stdin, err := cmd.StdinPipe()
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	stdout, err := cmd.StdoutPipe()
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	cmd.Stderr = os.Stderr // 把 Server 的日志透传到我们的 stderr,方便调试
	if err := cmd.Start(); err != nil {
		return nil, err
	}
	return &StdioClient{
		cmd:    cmd,
		stdin:  stdin,
		stdout: bufio.NewReader(stdout),
		nextID: 1,
	}, nil
}

func (c *StdioClient) Close() error {
	_ = c.stdin.Close()
	return c.cmd.Wait()
}

核心是 call:发送一个 request,读回匹配 ID 的 response。Server 可能先发日志或通知,所以要跳过没有 ID 或 ID 不匹配的消息。

func (c *StdioClient) call(ctx context.Context, method string, params any) (json.RawMessage, error) {
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()

	id := c.nextID
	c.nextID++

	data, err := json.Marshal(rpcRequest{JSONRPC: "2.0", ID: id, Method: method, Params: params})
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	if _, err := fmt.Fprintf(c.stdin, "%s\n", data); err != nil {
		return nil, err
	}

	for {
		if err := ctx.Err(); err != nil {
			return nil, err
		}
		line, err := c.stdout.ReadBytes('\n')
		if err != nil {
			return nil, err
		}
		var resp rpcResponse
		if err := json.Unmarshal(line, &resp); err != nil {
			continue // 防御性容错:跳过非 JSON-RPC 行
		}
		if resp.ID == nil || *resp.ID != id {
			continue // 通知或别的请求响应
		}
		if resp.Error != nil {
			return nil, fmt.Errorf("MCP 错误 %d: %s", resp.Error.Code, resp.Error.Message)
		}
		return resp.Result, nil
	}
}

// notify 发送不需要响应的通知。
func (c *StdioClient) notify(method string, params any) error {
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()
	msg := map[string]any{"jsonrpc": "2.0", "method": method}
	if params != nil {
		msg["params"] = params
	}
	data, _ := json.Marshal(msg)
	_, err := fmt.Fprintf(c.stdin, "%s\n", data)
	return err
}

这里有两个针对教学场景的简化。

  1. 请求被 mu 串行化,一次只允许一个在途请求;生产级客户端应使用后台读协程按 ID 分发响应。
  2. ReadBytes 是阻塞读,ctx 不能真正打断它;生产实现可以把读放进 goroutine,再用 select 监听 ctx.Done()

📌 此外,上面 call 里"跳过非 JSON 行"是一种防御性容错,用来兼容那些把日志误打到 stdout 的不规范 Server。但这不是协议推荐做法——MCP stdio 传输规范明确要求:Server 的 stdout 只能写合法的 MCP 消息,所有日志必须走 stderr。所以这段容错是"为脏实现兜底",而不是"协议允许 stdout 混入杂音"。你自己写 Server 时,务必严格遵守 stdout 纯净。

最后实现三个对外方法:握手、列工具、调工具。

func (c *StdioClient) Initialize(ctx context.Context) error {
	params := map[string]any{
		"protocolVersion": "2025-11-25", // 建议做成可配置项
		"capabilities":    map[string]any{},
		"clientInfo":      map[string]any{"name": "llmagent", "version": "0.1.0"},
	}
	if _, err := c.call(ctx, "initialize", params); err != nil {
		return err
	}
	return c.notify("notifications/initialized", nil)
}

type MCPTool struct {
	Name        string          `json:"name"`
	Description string          `json:"description"`
	InputSchema json.RawMessage `json:"inputSchema"`
}

func (c *StdioClient) ListTools(ctx context.Context) ([]MCPTool, error) {
	raw, err := c.call(ctx, "tools/list", nil)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	var out struct {
		Tools []MCPTool `json:"tools"`
	}
	if err := json.Unmarshal(raw, &out); err != nil {
		return nil, err
	}
	return out.Tools, nil
}

func (c *StdioClient) CallTool(ctx context.Context, name string, args json.RawMessage) (string, error) {
	params := map[string]any{"name": name, "arguments": json.RawMessage(args)}
	raw, err := c.call(ctx, "tools/call", params)
	if err != nil {
		return "", err
	}
	var out struct {
		Content []struct {
			Type string `json:"type"`
			Text string `json:"text"`
		} `json:"content"`
		IsError bool `json:"isError"`
	}
	if err := json.Unmarshal(raw, &out); err != nil {
		return "", err
	}
	var sb strings.Builder
	for _, b := range out.Content {
		if b.Type == "text" {
			sb.WriteString(b.Text)
		}
	}
	if out.IsError {
		return sb.String(), fmt.Errorf("工具返回错误: %s", sb.String())
	}
	return sb.String(), nil
}

content 是内容块数组,isError 表示工具自身错误。这个形态和前面的 Anthropic content blocks、Function Calling 结果回填非常接近。

七、MCPToolBridge

MCP 客户端已经能列工具、调工具,但 M04 的 Agent 只认识 tool.Tool 接口。需要一座桥,把每个 MCP 工具适配成一个 tool.Tool。这样 Agent 用起 MCP 工具和用自己写的工具毫无区别。

package mcp

import (
	"context"
	"encoding/json"

	"github.com/yourname/llmagent/internal/schema"
	"github.com/yourname/llmagent/internal/tool"
)

// bridgedTool 把一个 MCP 工具包装成 tool.Tool。
type bridgedTool struct {
	client *StdioClient
	def    MCPTool
	params *schema.Schema
}

func (t *bridgedTool) Name() string              { return t.def.Name }
func (t *bridgedTool) Description() string       { return t.def.Description }
func (t *bridgedTool) Parameters() *schema.Schema { return t.params }
func (t *bridgedTool) Call(ctx context.Context, args json.RawMessage) (string, error) {
	return t.client.CallTool(ctx, t.def.Name, args)
}

// BridgeAll 列出某个 MCP Server 的全部工具,桥接成 []tool.Tool。
func BridgeAll(ctx context.Context, client *StdioClient) ([]tool.Tool, error) {
	mcpTools, err := client.ListTools(ctx)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	out := make([]tool.Tool, 0, len(mcpTools))
	for _, mt := range mcpTools {
		var s schema.Schema
		if len(mt.InputSchema) > 0 {
			_ = json.Unmarshal(mt.InputSchema, &s)
		}
		out = append(out, &bridgedTool{client: client, def: mt, params: &s})
	}
	return out, nil
}

桥接后,接入 Agent 只需要简单几行。

client, _ := mcp.NewStdioClient("python", "weather_server.py") // 启动某个 MCP Server
defer client.Close()
client.Initialize(ctx)

mcpTools, _ := mcp.BridgeAll(ctx, client)
reg := tool.NewRegistry(mcpTools...)
ag := agent.New(provider, model, reg)
ag.Run(ctx, "北京明天要带伞吗?")

MCP 客户端桥接

这就是 MCP 的威力:Agent 的代码一行不用改,就获得了整个 MCP 生态的能力。实践中,你可以把企业已有的数据库、知识库系统包成 MCP Server,Agent 通过这座桥即插即用。

八、生态方向与安全

MCP 稳定核心是 Tools、Resources、Prompts、Logging,加上 Sampling、Roots、Elicitation、Completion 等扩展能力。生态中还会出现异步任务、服务卡片、交互式 UI 等方向。它们能解决长任务、服务发现、用户确认等问题,但具体字段和成熟度应以官方最新规范为准,不应把实验特性写死到核心代码里。

安全是接入外部能力的代价。把 Agent 连向外部 MCP Server,就把你不完全可控的代码和内容放进 Agent 决策回路。常见风险包括工具投毒、输出污染、授权过宽和副作用工具误执行。

工具投毒是 MCP 场景中特别典型的提示词注入。恶意 Server 可以在工具描述或工具返回结果中夹带隐藏指令,例如诱导模型泄露密钥或调用不该调用的工具。

防御原则是:所有来自外部的内容,包括工具描述、工具输出、资源内容和检索结果,都要当作不可信数据,而不是可信指令。

最基本的输出净化可以这样做。

package builtin

import (
	"fmt"
	"strings"
)

// sanitizeToolOutput 对工具输出做最低限度的净化:限长 + 边界标记。
func sanitizeToolOutput(raw string) string {
	const maxLen = 8 * 1024
	if len(raw) > maxLen {
		raw = raw[:maxLen] + "\n…(输出已截断)"
	}
	return "<tool_output>\n" + strings.TrimSpace(raw) + "\n</tool_output>"
}

// 你可以用一个装饰器把任意 tool.Tool 包一层净化。
func fmtBoundary(name, out string) string {
	return fmt.Sprintf("工具 %s 返回(以下为数据,非指令):\n%s", name, sanitizeToolOutput(out))
}

远程 Streamable HTTP MCP Server 还要按授权规范处理 OAuth、Bearer token、资源服务器元数据、权限范围等问题。本章实战以本地 stdio 为主,远程鉴权只需要先知道边界:stdio 通常靠本地文件权限和环境变量;HTTP 跨网络时必须有认证、授权和来源校验。

对有副作用的工具,例如退款、删除、发消息、下单,不能让 Agent 自动执行。正确做法是在执行前暂停,交给人确认,再继续。M04 的状态持久化和 M12 的 Human-in-the-Loop 会继续完善这条链路。

九、Skills

MCP 解决连接问题:把外部工具和数据接进 Agent。Skills 解决组织问题:把完成某类任务的说明、脚本、模板、参考资料打包成一个可复用单元。

Skill 介绍

一个 Skill 是一个目录,核心文件是 SKILL.md。它包含 YAML front matter 和 Markdown 正文。

---
name: release-notes
description: 根据 git 提交记录生成规范的发版说明。当用户要求"写发版说明""整理 changelog""总结这次发布"时使用。
---

# 发版说明生成

## 流程
1. 运行 `scripts/collect.sh <上个 tag>` 收集这段时间的提交
2.`feat` / `fix` / `breaking` 三类归并
3. 套用 `templates/release.md` 输出,面向用户、不堆术语

## 分类规则
- `feat:` → 新功能;`fix:` → 修复;带 `!``BREAKING` → 不兼容变更,单独置顶

name 是技能标识,description 是最关键字段,因为模型会用它判断什么时候应该加载这个技能。描述要同时写清“做什么”和“什么时候用”。

Skill 可以带脚本、模板和参考资料。

release-notes/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   └── collect.sh
└── templates/
    └── release.md

Skills 的核心机制是渐进式披露:平时只加载少量元数据,命中时再加载正文,需要时再读取资源或执行脚本。

级别何时加载内容
L1 元数据启动时常驻namedescription
L2 正文技能被触发时SKILL.md 正文流程
L3 资源 / 脚本用到时才读或执行模板、参考资料、脚本输出

Skills 渐进式披露

Agent 使用工具和 Skill 的区别

Skill 不是一种新的工具类型,它的触发与执行机制和 Function Calling / MCP 不一样。

  • 工具调用:你把每个工具的 JSON Schema 放进请求 → 模型输出结构化的 tool_call{name, args} → 你的代码分发执行、回填结果。发现靠 schema,调用是一个专门的结构化动作。
  • Skill 技能的 description 在启动时作为纯文本进入 system prompt 常驻(L1)。模型靠这句自然语言判断"这任务跟某个技能相关",一旦决定用,它不发 use_skill(...) 这种结构化调用,而是用本就拥有的 bash / 文件 / 代码执行工具去读 SKILL.md 正文、按步骤做事、必要时跑脚本。

一条 SKill 具体的调用轨迹(以前面的 release-notes 为例):

① 启动:system prompt 中有技能元数据
   release-notes — 根据 git 提交生成发版说明。当用户要求"写发版说明…"时使用
② 用户:"帮我整理一下这次发布的 changelog"
③ 模型判断与 release-notes 相关 → 读取 SKILL.md 正文
④ 正文说"先跑 scripts/collect.sh" → 执行脚本,只拿回输出
⑤ 模型按正文规则和模板产出发版说明

MCP、工具、Skills 区别

边界可以这样理解:

  • 工具:Agent 的原子动作;
  • MCP:把工具和数据连接进来的协议;
  • Skills:把“怎样完成某类任务”的流程、脚本、模板打包成可复用单元;
  • 子 Agent:把一段复杂任务隔离给另一个 Agent 做。

判断该用哪个:要一个动作 → 工具;要接外部系统 → MCP;要固化一套"该怎么做"的流程/规范/模板 → Skill;要隔离一大块带独立上下文的子任务 → 子 Agent。 一个真实 Agent 常常四者并用,且彼此正交、可叠加。

业界现状与应用示例

Skills 已经在 Anthropic 自己的产品里大规模用起来了:

  • 官方文档技能:pptx/xlsx/docx/pdf 四个预置技能,在 claude.ai、Claude API、以及 AWS Bedrock / Microsoft Foundry 上开箱即用——你让 Claude"做个 PPT",背后就是它加载了 pptx 技能、按里面的流程调脚本生成文件。
  • 开源技能库:Anthropic 在 github.com/anthropics/skills 公开了一批技能,可直接 clone 来读、来改、来学"技能该怎么写"。
  • 三种落地形态:claude.ai 里用户把技能打成 zip 上传(Settings→Features);Claude API 用 /v1/skills 上传、调用时在 container 里指定 skill_id,且整个 workspace 共享;Claude Code 则是纯文件系统的 ~/.claude/skills/(个人)或 .claude/skills/(项目级)。
  • 打包分发:技能可以装进 plugin / marketplace,像装插件一样在团队间分发(Claude Code、Cowork 都支持)——让"团队的最佳实践"像依赖一样被版本化、复用。
  • 企业内部技能库:把"代码评审清单"、“发布流程”、“数据合规口径”、“报表格式规范"各做成一个技能,沉淀为组织级的"How-to"资产——新人(和 Agent)开箱即用同一套做法。

📎 想深入可读 Anthropic 工程博客《Equipping agents for the real world with Agent Skills》,讲了架构与真实落地案例。

能力—配方分离

Skills 最被低估的用法,是它把”能力(tools)“和”配方(workflow)“划分成两个不同所有权、不同节奏的层——这是它和"再多一套工具"的根本区别。只有把这层关系看摆明,你才会知道自己项目里哪些流程值得做成 Skill。

两个 owner、两种节奏。 工程持有能力:typed tools / MCP server / 内部 API——稳定、低频变、版本兼容。业务方(PM / 运营 / 合规 / 财务)持有配方:“我们这季度的退款流程”、“月度合规口径”、“发版说明长什么样”——高频改、措辞和规则归业务 owner 拍板。

两条线的变更节奏可能差一个数量级:工具一季度一次,配方一周一次。如果把配方硬编码到代码里,那么业务每次微调都得走工程发版。如果把配方做成 SKILL.md,业务方只需要改一个 markdown、版本化分发到全员、明天就生效。如此以来,工程不再是流程瓶颈,业务方也不必学写代码。这正是 Anthropic 把 Skills 定位成"SOPs encoded as folders of instructions/scripts/resources"的本意。

既然有如此的好处,那什么场景该上 SKill、什么场景不该上?

信号倾向
流程稳定,但口径由业务频繁调整Skill
业务方比工程方更懂对错,但不会写代码Skill
同一套做法要共享给多人或多个 AgentSkill + Plugin
流程完全确定、无需模型判断普通代码或工作流
严格 SLA、毫秒级、可证伪直接工具,不套 Skill
只做一次、不会复用直接 prompt

对应到常见业务领域(每一格的 × 左边是"工程出的原子 tool”、右边是"PM/运营写的 Skill"):

  • 客服 / CRM:查单 / 退款 / 工单 / 通知 × 退款 SOP / 大客户升级流程 / 催评价话术
  • 财务 / 合规:查账 / 抓发票 / 出报表 / 落 ERP × 月结清单 / 关联交易披露 / 跨境结算口径
  • 销售运营:查 CRM / 抓官网情报 / 写 brief / 发邮件 × 客户研究 brief / 周报 QBR pack
  • SDLC / DevOps:git / CI / changelog / 模板 × 发版说明 / 事故复盘 / PR review 清单
  • 市场运营:渠道数据 / 投放后台 / 文案模板 × Campaign 复盘 / A/B 报告

回到本节开头那个 release-notes:它就是这个模式的最小完整体——工程的能力是 bash / git / 文件 / 模板,Skill 把"怎么从一堆 commit 写成符合公司风格的 changelog"这套配方沉淀下来。从一个 skill,到一个组织级的 plugin 库,演化路径就是这样。M05 教过"何时不该上 Agent / 多 Agent",这里加上第三种判断:当流程已经稳定、你想把"怎么做"的所有权交还给业务方时,Skill 比 hard-code workflow 更合适——这是 harness 思想在"谁来 own 流程"这一维上的延伸。

手写 Skill 加载器

理解了机制,自己实现一个加载器并不难,核心就是把渐进式披露翻译成代码:启动时扫描技能目录、只解析前言、把 description 列进系统提示;模型决定用某技能时,再读正文(必要时执行 bundled 脚本、只回收输出)。

package skill

import (
	"errors"
	"os"
	"path/filepath"
	"strings"

	"gopkg.in/yaml.v3"
)

var errNoFrontmatter = errors.New("缺少 frontmatter")

// Meta 是前言(L1),平时只有它进上下文。
type Meta struct {
	Name        string `yaml:"name"`
	Description string `yaml:"description"`
}

type Skill struct {
	Meta
	Dir string // 技能目录,正文与脚本都在这里
}

// Load 扫描 root 下每个子目录的 SKILL.md,只解析前言。
func Load(root string) ([]Skill, error) {
	entries, err := os.ReadDir(root)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	var skills []Skill
	for _, e := range entries {
		if !e.IsDir() {
			continue
		}
		dir := filepath.Join(root, e.Name())
		meta, err := parseFrontmatter(filepath.Join(dir, "SKILL.md"))
		if err != nil {
			continue
		}
		skills = append(skills, Skill{Meta: meta, Dir: dir})
	}
	return skills, nil
}

// parseFrontmatter 只读两个 --- 之间的 YAML,不碰正文。
func parseFrontmatter(path string) (Meta, error) {
	raw, err := os.ReadFile(path)
	if err != nil {
		return Meta{}, err
	}
	s := string(raw)
	if !strings.HasPrefix(s, "---") {
		return Meta{}, errNoFrontmatter
	}
	end := strings.Index(s[3:], "---")
	if end < 0 {
		return Meta{}, errNoFrontmatter
	}
	var m Meta
	if err := yaml.Unmarshal([]byte(s[3:3+end]), &m); err != nil {
		return Meta{}, err
	}
	return m, nil
}

// Body 在技能被触发时才调用,把正文(L2)读进来。
func (s Skill) Body() (string, error) {
	raw, err := os.ReadFile(filepath.Join(s.Dir, "SKILL.md"))
	if err != nil {
		return "", err
	}
	str := string(raw)
	if strings.HasPrefix(str, "---") {
		if i := strings.Index(str[3:], "---"); i >= 0 {
			return strings.TrimSpace(str[3+i+3:]), nil
		}
	}
	return str, nil
}

Load 出来的每个 description 拼进系统提示(L1);模型回答时若判断要用某技能,你的循环就调 Body() 注入正文(L2);正文里若让它跑 scripts/collect.sh,就用本章前面的命令执行工具去跑、只把 stdout 喂回去(L3)。整个流程下来,Skill 在工程上就是"一种带元数据、能挂脚本和资源的提示词组织约定"。

技能也要当作代码和依赖来审计。一个 Skill 可以指导模型读文件、跑脚本、调工具,所以只应使用可信来源;引入第三方 Skill 前,要检查 SKILL.md、脚本和资源,尤其警惕从外部 URL 拉取内容的流程。

配套练习:手写 MCP Server 并接入

本章练习是站到 Server 一侧,写一个最小 stdio MCP Server,再用本章客户端把它接进 M04 Agent。

需求:用 Go 写一个 stdio MCP Server,暴露至少一个工具,例如 get_time 返回当前时间,或 calc 做四则运算;正确处理 initializetools/listtools/call 三个方法;然后用 mcp.StdioClientmcp.BridgeAll 把它接进 Agent。

验收点:

  • Server 端读取 stdin 的 JSON-RPC 请求,按 method 分发,写 stdout 响应;
  • tools/call 返回 content 内容块数组;
  • Client 端用 StdioClient 启动 Server,调用 InitializeBridgeAll,注册进 tool.Registry
  • 让 M04 Agent 用这个 MCP 工具完整跑一轮;
  • 给工具输出加一层 6.10 的净化包装;
  • 思考:你的 Server 信任它收到的参数吗?如果换成别人写的 Server,你会如何核验安全性?

Server 端骨架如下。

func main() {
	r := bufio.NewReader(os.Stdin)
	w := os.Stdout
	for {
		line, err := r.ReadBytes('\n')
		if err != nil {
			return // EOF:客户端关闭了
		}
		var req struct {
			ID     *int            `json:"id"`
			Method string          `json:"method"`
			Params json.RawMessage `json:"params"`
		}
		if json.Unmarshal(line, &req) != nil {
			continue
		}
		switch req.Method {
		case "initialize":
			reply(w, req.ID, map[string]any{
				"protocolVersion": "2025-11-25",
				"capabilities":    map[string]any{"tools": map[string]any{}},
				"serverInfo":      map[string]any{"name": "demo", "version": "0.1.0"},
			})
		case "tools/list":
			reply(w, req.ID, map[string]any{"tools": []map[string]any{{
				"name": "get_time", "description": "返回当前时间",
				"inputSchema": map[string]any{"type": "object", "properties": map[string]any{}},
			}}})
		case "tools/call":
			reply(w, req.ID, map[string]any{
				"content": []map[string]any{{"type": "text", "text": time.Now().Format(time.RFC3339)}},
			})
		// notifications/initialized 等通知无 id,无需回复
		}
	}
}

// reply 写一条 JSON-RPC 响应(id 为 nil 的通知不回复)。
func reply(w io.Writer, id *int, result any) {
	if id == nil {
		return
	}
	data, _ := json.Marshal(map[string]any{"jsonrpc": "2.0", "id": *id, "result": result})
	fmt.Fprintf(w, "%s\n", data)
}

写完这个练习,你会发现 MCP Server 的本质很朴素:一个按 JSON-RPC 约定读写 stdin/stdout 的程序。协议看起来复杂,但最小可用版本非常小。

本章小结

你掌握了它在真实系统里的样子
TypedTool + 自动 Schema低样板定义大量业务工具
Function Calling 映射M04 工具循环真正接进模型
文件系统 / NL2SQL 安全读文件、查库等高危工具的安全底座
MCP 架构与协议标准化接入外部工具和数据
stdio 客户端与 Bridge把 MCP 工具包装成普通 tool.Tool
MCP 安全防工具投毒、输出污染、越权和副作用
Skills / SKILL.md把流程、脚本、模板组织成可复用能力

思考题

  1. NL2SQL 需要表结构信息。数据库里如果有几百张表、几千个字段,全塞进提示词会爆窗口。你会如何让模型按需获取相关表结构?
  2. MCPToolBridge 可以把 MCP Server 的所有工具都接进来。但大型 Server 可能有几十个工具,占用大量 token。应该如何只暴露当前任务相关工具?
  3. 工具结果会不断累积进 Messages。一个返回长文档的工具会迅速吃掉上下文。你会如何压缩或外置这些工具结果?

下一步

M07 会把检索和记忆接进 Agent。它会把“文档、表结构、长文本”这些不能全塞进 prompt 的内容,转成可检索、可按需读取的外部上下文。M06 的工具系统会成为 M07 检索能力接入 Agent 的主要入口。

参考资料

本章代码以讲解协议和桥接方式为目标,未在当前环境运行编译。落到项目代码后,请在本机运行 go build ./... && go test ./... 复核。
最后更新于 • Q1mi