MCP 工具参考

Skill Seekers 为 Claude Code Desktop 和其他 AI 代理提供 26 个 MCP（模型上下文协议）工具。这些工具支持技能创建、代码库分析和知识管理的自然语言命令。

概述

MCP 工具允许 AI 代理：

从文档、代码和 PDF 创建技能
使用 C3.x 模式检测 分析代码库
使用 AI 驱动的改进 增强知识
管理配置以支持不同平台

所有工具都在 5 个 AI 代理平台上工作：Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code 和 IntelliJ。

工具类别

🎯 技能创建工具 (8)

用于从各种来源创建技能的工具：

工具	描述	示例命令
`scrape_docs`	抓取文档网站	”抓取 React 文档”
`scrape_github`	分析 GitHub 仓库	”分析 facebook/react”
`scrape_pdf`	从 PDF 提取内容	”提取 my-api.pdf”
`unified_scrape`	多源技能创建	”从文档 + GitHub 创建技能”
`create_skill`	从本地文件创建技能	”从 ./my-project 创建技能”
`clone_skill`	复制现有技能	”克隆我的 react 技能”
`merge_skills`	合并多个技能	”合并 react 和 redux 技能”
`split_skill`	拆分大型技能	”将技能拆分成更小的块”

🔍 分析工具 (6)

C3.x 代码库分析功能：

工具	描述	示例命令
`analyze_codebase`	完整代码库分析	”分析这个代码库”
`detect_patterns`	查找设计模式	”检测 src/ 中的模式”
`extract_tests`	提取测试示例	”提取测试示例”
`generate_guides`	创建操作指南	”生成设置指南”
`analyze_config`	配置模式提取	”分析配置文件”
`generate_architecture`	创建 ARCHITECTURE.md	”生成架构文档”

✨ 增强工具 (4)

AI 驱动的技能改进：

工具	描述	示例命令
`enhance_skill`	AI 增强技能	”增强我的技能”
`improve_descriptions`	更好的技能描述	”改进描述”
`add_examples`	生成代码示例	”添加 Python 示例”
`validate_skill`	检查技能质量	”验证这个技能”

📦 打包工具 (4)

特定于平台的打包：

工具	描述	示例命令
`package_for_claude`	为 Claude AI 打包	”为 Claude 打包”
`package_for_langchain`	为 LangChain 打包	”为 LangChain 打包”
`package_for_llamaindex`	为 LlamaIndex 打包	”为 LlamaIndex 打包”
`package_for_coding`	为 AI IDE 打包	”为 Cursor 打包”

⚙️ 配置工具 (4)

管理和实用工具：

工具	描述	示例命令
`list_configs`	显示可用配置	”列出所有配置”
`validate_config`	检查配置语法	”验证我的配置”
`estimate_job`	估算时间/成本	”估算 react 文档抓取”
`resume_job`	恢复中断的作业	”恢复上一个作业”

详细工具参考

scrape_docs

将文档网站抓取到结构化技能中。

参数：

{
  "url": "https://react.dev",
  "max_pages": 100,
  "selectors": { "content": "article" },
  "output_dir": "./output/react"
}

示例命令：

“抓取 React 文档”
“抓取 https://vuejs.org，最多 50 页”
“使用自定义选择器抓取 Django 文档”

返回： 创建的技能目录路径

scrape_github

分析 GitHub 仓库的代码模式和结构。

参数：

{
  "repo": "facebook/react",
  "include_issues": false,
  "include_tests": true,
  "output_dir": "./output/react-github"
}

示例命令：

“分析 facebook/react”
“抓取包含测试的 GitHub 仓库”
“分析包含 issues 的 python/cpython”

返回： 创建的技能目录路径

analyze_codebase

本地代码库的完整 C3.x 分析套件。

参数：

{
  "directory": "./my-project",
  "comprehensive": true,
  "output_format": "claude"
}

示例命令：

“全面分析这个代码库”
“分析 src/ 中的模式”
“在我的项目上运行 C3.x 套件”

返回： 包含模式、测试和指南的分析结果

enhance_skill

AI 增强技能内容以提高质量。

参数：

{
  "skill_path": "./output/react",
  "method": "local",
  "platform": "claude"
}

示例命令：

“增强我的 react 技能”
“对这个技能使用 API 增强”
“使用 Gemini 而不是 Claude 进行增强”

返回： 增强后的技能路径

package_for_claude

为 Claude AI 平台打包技能。

参数：

{
  "skill_path": "./output/react",
  "include_router": true
}

示例命令：

“为 Claude 打包”
“创建带路由器的 Claude 技能”
“为 Claude AI 打包我的技能”

返回： 准备上传的打包技能

estimate_job

在运行前估算时间和成本。

参数：

{
  "config": "configs/react.json",
  "include_enhancement": true
}

示例命令：

“估算 React 文档抓取”
“这需要多长时间？”
“估算此作业的成本”

返回： 时间估算和成本明细

平台特定功能

Claude Code

传输： stdio（原生）
最适合： 交互式技能创建
功能： 完整的 26 个工具支持

Cursor

传输： HTTP
最适合： 代码库分析
功能： 18 个核心工具

Windsurf

传输： HTTP
最适合： Web 开发技能
功能： 18 个核心工具

VS Code

传输： stdio
最适合： 开发工作流
功能： 20 个工具

IntelliJ

传输： HTTP
最适合： Java/Kotlin 项目
功能： 18 个核心工具

常见工作流

工作流 1：快速技能创建

1. scrape_docs → 从文档创建技能
2. enhance_skill → AI 改进
3. package_for_claude → 平台打包
4. validate_skill → 质量检查

工作流 2：代码库分析

1. analyze_codebase → 完整分析
2. detect_patterns → 查找模式
3. extract_tests → 获取示例
4. generate_guides → 创建教程
5. package_for_coding → IDE 集成

工作流 3：多源技能

1. unified_scrape → 组合来源
2. merge_skills → 合并输出
3. enhance_skill → AI 增强
4. package_for_langchain → RAG 管道

故障排除

找不到工具

# 重新运行 MCP 设置
./setup_mcp.sh

权限错误

# 检查 MCP 设置文件
ls -la ~/.claude/mcp_settings.json

超时问题

在 MCP 设置中增加超时
对长时间操作使用 --timeout 标志

另请参阅

MCP 设置指南 - 安装和配置
多代理设置 - 与不同 AI 代理一起使用
Claude 集成 - Claude 特定功能