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AI 技术与工程 ／ 知识整理 · 中文

MCP 协议生态(跨作者主题综合)

4 视角的 MCP 协议生态融合。newtype 老黄(DOS→Win95→互联网爆发演化预测 + 老黄自己做 Obsidian/Flux/Prompt House MCP + 常用 MCP 清单 + 配置 7 大坑)/ 王凯(FMP 金融 MCP + Chrome MCP 改造 + 飞书 CLI / 自建 MCP 解决数据准确性)/ 老 D(国内 rap.dev + 小红书 MCP server + Playwright)/ AWS 行业(常高伟 ANP 协议对比 MCP)。覆盖 MCP vs GUI Agent 之争、Smithery 失败、Sequential Thinking + Tavily 默认栈、MCP+n8n 工作流闭环

资料来源：跨来源主题整理 · 本站发布：2026-09-26 · 笔记更新：2026-05-22

AI 工程Agent 工作流模型与评测

何时打开:你听说 MCP 但不知道为啥要用 / 装了 MCP 但调不通(npx / smithery / Cursor 红灯)/ 想做 MCP server / 想理解 MCP 在 Agent 生态的位置。本 wiki 把 8 份 author wiki 在 MCP 主题上的视角融合。

一句话核心:MCP = LLM 通过统一协议调外部工具,2024-11 Anthropic 推 → 2025 成事实标准 → 当前(2026)处于 "DOS 时代"(用户手动配置,数量少),正在向 "Win95 时代"(打包进 Agent)演化。

0. 4 重视角的"MCP"

视角 来源 "MCP"是什么 一句话立场
演化预测派 newtype · MCP 协议与生态实战(黄益贺) DOS → Win95 → 互联网爆发的中间形态 "MCP 是 LLM 进化为 Agent 的协议层,当前 DOS 时代很痛苦"
数据准确性派 王凯 Agent 工程实操 §3 自建 MCP 解决 AI 联网搜索的数据幻觉 "FMP MCP 让投资决策从'猜'变成'严谨可信'"
矩阵化运营派 王凯多 Agent 浏览器矩阵架构(v1.1 实操指南)(王凯) Chrome MCP + sessionId 路由 = 多 Agent 隔离 "session 复用 + 用户数据浏览器 + 不抢焦点"
国内适配派 dontbesilent AI 自媒体课程 / 13 节系统化方法论 §L11 rap.dev + 小红书 MCP server = 一键发布 "Playwright 操控无头浏览器截图 + 小红书 MCP 自动登录发布"
协议层视角 AWS Agent 系列讲座 2025(4 篇汇编) §7.3(常高伟) MCP 是 USB-C,ANP 是 email(Agent 间通信) "W3C DID + P2P / ANP 对标 MCP"

1. 跨作者共识(5 条)

1.1 MCP = LLM 进化为 Agent 的协议层

老黄newtype · MCP 协议与生态实战 §0:

"MCP = Model Context Protocol(Anthropic 推出)= 中间层协议,让 LLM 通过统一接口调用各种外部工具/数据源。"

"MCP 这种中间层协议方法肯定是主流。成本低,灵活性高。Claude 搭配 MCP 已经能完成不少工作了。"

为啥不选 GUI Agent(Computer Use / Browser Use):

  • GUI Agent 让 AI 操作给人用的界面 → 效率低、成本高、易错
  • MCP 让 AI 通过协议调用 → 标准化、可组合、可审计

详见 AI Agent 架构与多 Agent 编排(跨作者主题综合) §1.5 CLI 比 GUI 强 10 倍。

1.2 任何"数据准确性"场景必须走 MCP,不走 AI 联网搜索

王凯独家纪律(王凯 Agent 工程实操 §3.1):

"Claude/GPT 联网搜索拿数字 100% 不可信(编造数据)。解决:买 FMP API → 自建 MCP → Claude 通过 MCP 拿准确数据。"

效果:投资决策质量从"猜"变成"严谨可信"。

关键纪律:所有涉及数据的 AI 输出都要绕开联网搜索。

王凯延伸:

  • 把工作流中所有"数据源"接进来,让 Claude 成为"中枢"
  • API 月费看似贵,但精准度带来的 token ROI 极高

1.3 默认安装栈(老黄共识)

newtype · MCP 协议与生态实战 §3.1 老黄"默认会安装和保留的 MCP":

MCP 用途 备注
Sequential Thinking 让 LLM 做深度思考(拆任务、迭代) 老黄默认必备
Tavily 网页搜索(免费额度足) 替代 Claude 自带搜索的弱点
Obsidian MCP(老黄自家) 笔记库读写 详见 §3
Prompt House MCP(老黄自家) Prompt 存储 + 调用 详见 §3

Tavily + EXA 选择(2026-04 帖 2694):

  • Tavily 有免费额度
  • firecrawl 网页抓取
  • EXA newtype OS 默认带,日常够用
  • Perplexity MCP 如要特意搜什么用

1.4 配置 MCP 必须用命令,不要手编 JSON

王凯实测(王凯 Claude Code 终端工作流方法论(完整版) §5):

# 写入 MCP
claude mcp add <name> -s user|project|local <command> [args...]

# 看 MCP
claude mcp list
claude mcp get <name>

Claude Code 内:

  • /mcp 看 MCP server + 工具
  • /skills 看 skill 列表

反 pattern:~/.claude/mcp.json 不存在这个路径,全局 MCP 在 ~/.claude.json 的 mcpServers 字段。

1.5 MCP + Skill 配合,Skill 调 MCP,反之不行

newtype Skill 体系实战(Super Analyst v1/v2 + Super Writer) §一(对照):

  • MCP = 连接外部工具(GitHub / Notion / 数据库)
  • Skill = 封装 Agent 行为模式(怎么思考、怎么搜索、怎么决策)
  • Skill 可以调用 MCP,反过来不行

老黄 Super Analyst v1 实操:框架 prompt 通过 prompt-house-local MCP 取,Skill 本身不存 12 个完整 prompt。

2. 显式分歧(3 条 —— 不抹平)

2.1 分歧 1:MCP 用户体验是 DOS 时代还是 Win95?

newtype · MCP 协议与生态实战 §1 老黄 2025-04 演化预测:

阶段 时间 特征
DOS 时代(当前) 2025-04 当时 LLM 通过 MCP 进化成 Agent,需要用户手动配置,MCP Servers 数量少,Tools 有限
Win95 时代(下个阶段) 2025-末 ~ 2026 用户不再接触 MCP,跟 LLM 打包成 Agent。该有的功能体验基本成型
2000 年互联网爆发 A2A + Agentic Web 之后 一派欣欣向荣

关键预测:当前用户配置 MCP 的痛苦是临时的,未来会被打包好。

真分歧:当前 MCP UX 差,是协议本身的问题还是 DOS 时代特征?

  • 老黄立场:DOS 时代特征,不是协议问题 → 重点不是把 MCP 配置做得多易用,而是把 MCP 能力打包进 Agent
  • 实战反例(老 D):rap.dev + 小红书 MCP 已经接近 Win95 体验 —— 用户不接触 MCP,直接"帮我把这条推文发到小红书"
  • 王凯立场:矩阵化运营当前必须接触底层 MCP(端口对 + sessionId 路由 + 身份隔离)

2.2 分歧 2:MCP vs ANP(协议层之争)

AWS Agent 系列讲座 2025(4 篇汇编) 7.3 常高伟 ANP 协议:

维度 MCP(Anthropic) ANP(常高伟提出)
类比 USB-C(连接工具) email(Agent 间通信)
基础 JSON-RPC W3C DID + P2P
方向 Agent → Tool Agent ↔ Agent
状态 2024-11 Anthropic 推,2025 事实标准 2025 提出,待普及

真分歧:Agent 互联需要的是"工具调用协议"(MCP)还是"Agent 间通信协议"(ANP)?

互补结论:两者不冲突,Agent 既需要调工具(MCP)也需要互相说话(ANP/A2A)。

2.3 分歧 3:Smithery 平台值不值得用?

newtype · MCP 协议与生态实战 §3 发现源:

  • mcp.so(idoubi 做的)— 有广告
  • Smithery — 平台连不上问题多,老黄已放弃
  • Raycast Store: Model Context Protocol Registry — Raycast 自带,导入管理做得好

老黄 newtype · MCP 协议与生态实战 §4.2 Cursor 红色错误:

  • 用 smithery 终端命令配置 → smithery 本身就有连接问题

真分歧:MCP 应该有"应用商店"还是各自分散管理?

  • 老黄立场:目前没有靠谱的 Smithery / mcp.so → Raycast Store 做得最好
  • 实战反例:npm 直接装 MCP 是最稳的(详见 §3.2)

3. 老黄自己做的 MCP(独家实战范本)

newtype · MCP 协议与生态实战 §2:

3.1 Obsidian MCP(2025-03 → 持续迭代)

  • GitHub:github.com/newtype-01/obsidian-mcp
  • 功能:读取 / 创建 / 编辑 Obsidian 笔记 + auto_backlink_vault tool(50 笔记/批,AI 自动加反向链接)
  • 部署方式三选一:
    1. DXT 文件(Claude 桌面版,最简)
    2. 远程安装(npm 包 + npx 运行)
    3. 本地安装(npm install + npx)

怎么开发的:用 Cline 写代码,老黄只下达需求。README + gitignore 都是 Cursor 写的。

老黄学习建议(2025-07 帖 1531):

想配 MCP 但搞不定?把 Obsidian MCP 的 GitHub 链接给 Cursor,让它解释 npm 包是啥 / npx 是啥 / install 是啥 / 为啥 install 后命令就变成项目名了。把这些搞明白后,任何 MCP 项目都知道怎么装。

Reddit 营销(2025-07 帖 1460):在 r/ObsidianMD 发帖宣传,浏览 5K+,点赞 36。

3.2 Replicate Flux MCP

调用 Replicate Flux 模型生图。老黄自己用 Cline 开发的第二个 MCP。

2025-08 Replicate 出官方 MCP(帖 1613)后,老黄项目被官方版替代。

3.3 Prompt House MCP

Prompt House 本身就是 MCP server,客户端通过 MCP 调用里面存的 Prompt(两次 Tool Call:列表 + 内容)。

4. 常用 MCP 清单(老黄实战推荐)

4.1 知识库 / 记忆类

MCP 干嘛
Milvus + 向量数据库 本地 RAG。把数据库和模型分开,任何客户端通过 MCP 接入
OpenMemory MCP 文本记忆 + 向量存储,不同客户端共享同一记忆库
NotebookLM MCP(第三方开源) github.com/PleasePrompto/notebooklm-mcp
context7 MCP 文档检索(API 文档)

4.2 内容 / 媒体类

MCP 干嘛
n8n MCP 工作流编排。Claude 生成 JSON 工作流,导入 n8n。n8n MCP Server Trigger 又可把工作流转回 MCP(详见 §6)
Markitdown MCP 微软,任何文件 → Markdown
PPT MCP supercurses/powerpoint(缺点:不美观)
RedNote MCP 小红书。Playwright 操作浏览器,登录持久化,最多 10 条只读文字
Replicate 官方 MCP Flux 等生图模型

4.3 后端类

MCP 干嘛
Supabase MCP 老黄反而不用 —— Claude 直接知道怎么配 Supabase,要操作就给 SQL,手动贴 Editor 跑

5. 王凯独家:Chrome MCP 改造(矩阵化运营核心)

王凯 Agent 工程实操 §3.2 + 王凯多 Agent 浏览器矩阵架构(v1.1 实操指南):

5.1 官方版的问题

Google 官方版 Chrome MCP:

  • 使用无头浏览器(没有用户数据)
  • 没法登录持久化
  • 每次链接重复授权
  • 抢焦点问题

5.2 王凯改造(chrome-mcp-proxy by William Wang)

  • "session 复用 + 用户数据浏览器"
  • 多个 Agent 并行控制不同浏览器,互不干扰
  • 路径:~/chrome-mcp-proxy/chrome-mcp-proxy.sh
  • 端口对:bash chrome-mcp-proxy.sh <PROXY_PORT> <CHROME_PORT>
  • 健康检查:curl http://127.0.0.1:9401/proxy/status
  • 一键安装:tokrepo Chrome MCP Background Proxy

5.3 sessionId 路由(多 Agent 隔离)

王凯多 Agent 浏览器矩阵架构(v1.1 实操指南) §3:

  • 同一身份下多 agent 的 .mcp.json 都指向同一个 proxy 端口(如 identity-A 都指 9401)
  • chrome-mcp-proxy 通过 sessionId 路由 保证它们看到的事件互不干扰

5.4 王凯 MCP 实战清单

graph TD
    A[Claude Code] --> B[金融 MCP - FMP API<br/>解决数据准确性]
    A --> C[Chrome MCP - 控制真实浏览器]
    A --> D[飞书 CLI - 文档 + bot]
    A --> E[滴答清单 MCP - 任务管理]
    A --> F[Notion / Gmail 等]
    A --> G[AgentMail - Agent 邮箱]
    A --> H[自建 MCP - tokrepo skills]

6. MCP + n8n 工作流闭环(2025-07 帖 1523 + 1608)

newtype · MCP 协议与生态实战 §5 + newtype 杂项实战:llms.txt 协议 + CrewAI Obsidian 项目 + n8n MCP 工作流:

关键洞察:n8n 既可以生成工作流(让 Claude 写 JSON 导入),也可以输出工作流(MCP Server Trigger 把工作流转成 MCP server,供 Claude/ChatWise 调用)。

具体配方:

Claude → 生成 n8n 工作流 JSON
↓
导入 n8n(可视化)
↓
n8n MCP Server Trigger → 暴露成 MCP server
↓
ChatWise / Claude / 其他 Agent → 调用 n8n 工作流(via MCP)

Why 这个闭环有用:

  • 工作流可视化(n8n)+ 工具调用标准化(MCP)= 完整闭环
  • 工作流由 Claude 写,不用手编
  • 任何兼容 MCP 的 Agent 都能调

7. 老 D 国内适配 MCP(独家)

dontbesilent AI 自媒体课程 / 13 节系统化方法论 §L11 —— rap.dev + 小红书 MCP:

7.1 一键发布小红书工作流

1. 在 RAP 输入:"帮我把这条推文发布到小红书"+ 链接
2. RAP 调用:
   a. Playwright 操控无头浏览器截图(确保 3:4 比例)
   b. 字数多 → 左右填白边(Python Pillow)
   c. 字数少 → 拉远拍 → 裁剪
3. Claude 4.5 Sonnet 给小红书写标题(自动 ≤ 20 字 / 从原文找金句)
4. 小红书 MCP server 自动登录发布
5. 还可以定时发布("1 小时后发")

7.2 关键技术

组件 作用
rap.dev AI 命令行 + 一键模板分发
Playwright 操控无头浏览器截图
Python Pillow 图片填充 / 裁剪
小红书 MCP server 自动登录 + 发布(老 D 在 GitHub 发布的开源版)
Claude 4.5 Sonnet 写标题(80 分稳定,不需 90 分人工挑选)

8. MCP 配置 7 大坑(老黄独家)

newtype · MCP 协议与生态实战 §4:

8.1 command not found: npx

解法:装 Node.js LTS / npm install -g npm / npx -v 验证

8.2 Cursor 添加 MCP 显示红色

可能原因:

  • 用 smithery 终端命令配置 → smithery 连接问题
  • Cursor 内置模型只有 Claude 能调 MCP(当时限制)

8.3 ChatWise 配置问题

老黄态度变化:2025 早期常推 ChatWise,2026-02 user 反馈 GitHub issue 说不常维护 → 默许。

8.4 Sequential Thinking 跟模型自带 Thinking 的关系

最佳实践:配上 Sequential Thinking 让模型自己决定。Claude 4 在 ChatWise 中:开始动手前用自带 Thinking,要输出时调 Sequential Thinking。

8.5 Claude 4 Sonnet 自动调 Sequential Thinking

观察:Claude 4 Sonnet 在自己 Thinking 的同时也调用 Sequential Thinking MCP(之前模型不这样)。

8.6 Super Analyst Skill 跳过 MCP 调用

老黄解法(AI OS 里):

  • claude.md 详细记录已配置的 MCP 和 Skills,包括使用场景、调用前提
  • Skills 部分强调要按 skill.md SOP 流程走,包括工具调用

8.7 OpenMemory MCP 部署问题

官方文档有点问题 → 老黄解法:让 Cursor 帮忙搞定。

8.8 王凯独家:chrome MCP 工具不被 agent 调用(强制注册法)

王凯 Claude Code 终端工作流方法论(完整版) §9.4:

症状:agent 看到任务后绕路写 Node.js/Python 脚本调裸 CDP,不调 mcp__chrome__* 工具。

原因:Claude Code v2.x 工具发现机制不会 eager-load 仅在 user 级注册的 MCP。

强制注册法(每个 agent 项目目录里也注册一份 chrome):

cd ~/agents/identity-A/publisher
claude mcp add chrome -s project bash $HOME/chrome-mcp-proxy/chrome-mcp-proxy.sh 9401 9222

并在项目 CLAUDE.md 里写明:"只能用 mcp__chrome__* 工具,禁止用 Bash 写脚本绕路调 CDP"。

仍绕路 → 发 /mcp 确认 chrome 列出来后再下任务。

9. 巴菲特 SOP 案例(老黄独家)

newtype · MCP 协议与生态实战 §9 —— MCP 复刻巴菲特投资 SOP:

Claude 自动调:
  Sequential Thinking(规划) → Tavily(搜索) → 至少 3 轮迭代
  → 调 Prompt House 取"内在价值计算" Prompt
  → FMP MCP 取财务数据
  → 输出深度报告

Why 这个模式有意义:

  • 单 Prompt 模板只能处理单步任务
  • "Prompt → Prompt"链条 = 跨步骤、跨工具的 Workflow
  • 比 LangChain 之类的复杂框架更轻量

10. 怎么选 —— 按身份的 MCP 路径

你是谁 主用 MCP 起点
个人用户 / 单 Agent 老黄默认栈 Sequential Thinking + Tavily + 1-2 个项目相关 MCP(如 Obsidian)
投资 / 数据准确性场景 王凯自建 MCP FMP / Bloomberg API → 自建 MCP / 绕开 AI 联网搜索
多 Agent 矩阵运营 王凯 Chrome MCP 改造 chrome-mcp-proxy + sessionId 路由 + Project 级注册
国内一键发布 老 D rap.dev + 小红书 MCP Playwright + Pillow + Claude 4.5 写标题
工作流编排 老黄 n8n MCP Claude 写 JSON → 导入 n8n → MCP Server Trigger 暴露
想做 MCP server 老黄学习路径 把 Obsidian MCP GitHub 链接给 Cursor / Cline 解释

通用起步顺序(任何身份):

  1. 装 Sequential Thinking + Tavily(老黄默认栈)
  2. 过 claude mcp add 命令,不要手编 JSON
  3. chrome MCP 注册成 Project 级(王凯强制注册法)
  4. 数据准确性场景 → 自建 MCP(不走 AI 联网搜索)
  5. 写 CLAUDE.md 记录 MCP 使用场景(老黄反复强调)
  6. 过 7 大坑速查(尤其 npx / smithery / Cursor 红灯)

11. 引用清单

主要原始 author wiki:

相关主题 wiki(本系列):

2026-05-19 增补:Anthropic 给 MCP 生态加的 3 个新原语

来自 anthropic.com/engineering 3 篇 MCP 相关文章:Code execution with MCP / Claude Desktop Extensions / Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform。MCP 2024-11 推出后,Anthropic 自己也踩坑,2025-2026 推出 3 个新原语解决"工具多了 context 爆炸"问题。

A. Code execution with MCP(2025,解 context 爆炸)

问题:agent 接几十个 MCP server / 几百到上千工具,全塞 context 上限:agent 还没读用户问题就用了 50,000+ tokens(Anthropic 实测)。

Anthropic 的解法:agent 写代码调工具,不是用自然语言每次单独调。

维度 自然语言调用 代码调用
形态 LLM 每次说"我要调工具 X 参数 Y" LLM 写 Python/JS 代码,代码里调工具
1 次工具往返 1 次推理 0 额外推理(代码里直接调)
中间结果 全塞 context(无论用不用) 只塞最终结果,中间变量在代码运行时
错误处理 模型看到错误 → 重试 → 再说一次 代码层 try/except 自处理

收益:几百 tools / 上千 turns 的复杂任务,token 消耗能压到 10% 以下。

对前面 8 个 author wiki 的影响:

  • 老黄的"MCP 工具栈"(数十个 MCP 挂着)从"理论上爆炸"变成"实操可行"
  • 王凯 Chrome MCP 多浏览器矩阵 + cdp-proxy 受益最大(每个 session 之间状态隔离 + 代码层调度)
  • dontbesilent 的 rap.dev + 小红书 MCP 跨平台脚本化也走这条路

B. Desktop Extensions(.dxt → .mcpb,一键安装)

问题:本地 MCP server 装起来太复杂 —— 用户要装开发者工具、改 config 文件、装依赖,装机率极低。

Anthropic 解法:MCP server 一键安装包,扩展名 .dxt(2025 初),2025-09 改成 .mcpb = MCP Bundle(命名规范化,旧 .dxt 仍兼容)。

形态:.mcpb = zip 包,内含:

  • MCP server 代码
  • manifest.json(元数据 / 权限 / 入口点)
  • 依赖(打包好不用 npm install)

用户体验:双击 .mcpb 文件 → Claude Desktop 自动注册 MCP server。

对生态的影响:把 MCP 开放从"会改 config 的极客"扩到所有 Claude Desktop 用户。老黄"DOS→Win95 演化"的判断在这里实现 —— .mcpb 是 Win95 时代的 .exe 安装包。

C. Advanced tool use(按需发现 + 代码内调用)

新原语 2 个(advanced-tool-use 文章):

原语 解决什么
Tool discovery on-demand(按需发现) 不预先列所有工具,agent 调一个"找工具"工具,按当前任务返回相关 N 个
Calling tools from code(代码内调用) 把工具暴露成代码 API,agent 写代码组合调用(同 §A)

含义:unlimited tool library 不再是问题。agent 像人开发代码一样,先 grep 找该用什么 API,再调用,不需要把所有 API 文档塞在脑子里。

D. Anthropic 自己写工具的 5 原则(writing-tools-for-agents)

来自 writing-tools-for-agents 文章。Anthropic 用 Claude Code 迭代自己的工具描述,提炼出 5 原则:

原则 内容
1 选对该实现的工具(不该实现的别加 —— 工具越多 agent 越糊)
2 Namespacing(命名空间)分清工具边界
3 返回有意义的 context(不只是数据,带"agent 该怎么处理"的提示)
4 Token 高效(返回值精简)
5 工具描述 + 规格 也要 prompt-engineer(测、调、迭代)

meta 洞察:让 Claude Code 自己参与改你的工具描述 —— 给它"工具 + 失败 transcript",让它建议怎么改描述,迭代收敛。

跟王凯 §3 "MCP 工具数据准确性纪律"互校一致 —— 工具描述质量是 MCP 生产可用度的瓶颈。

E. MCP 演化时间线(本批补完)

时间 里程碑 来源
2024-11 MCP 推出,开放标准 (官方)
2025-上半 社区建出几千个 MCP server,SDK 覆盖主流语言 (老黄博客追踪)
2025-中 Anthropic 自己也踩坑 —— 工具多了 context 爆炸 (本批 code-execution-with-mcp 文章承认)
2025-中 Code execution with MCP 发布(解 context 爆炸) 本批
2025-Q3 Desktop Extensions 发布(.dxt 一键装) 本批
2025-09 .dxt 改成 .mcpb 标准命名 本批
2026-Q1 Advanced tool use on Developer Platform —— 按需发现 + 代码内调用 本批

MCP 已成行业 de-facto 标准(连 OpenAI 等都接 MCP)。详见 Anthropic 工程团队第一方视角:Agent 工程化 / Skills / MCP / Claude Code(2025-2026 全集) §4。

F. 跟前面 8 个 author wiki 的关键互校

| 议题 | 三方实战派 | Anthropic 官方 | |---|---|---| | 工具多了 context 爆炸 | 老黄"MCP 多了不堪重负" / 王凯"工具栈尽量极简" | 官方解法:Code Execution with MCP(token 压到 10% 以下) | | 本地 MCP 装机率低 | 老黄 7 大坑 / dontbesilent SKILL.md 跨平台复用 | 官方解法:.mcpb 一键安装包 | | 工具描述写得不好 → agent 用错 | 王凯纪律性强调 / dontbesilent rap.dev 实测 | 官方 5 原则 + 用 Claude Code 改自己工具描述 | | MCP vs ANP 协议 | 常高伟 ANP 推 W3C DID + P2P | Anthropic 仍 push MCP 为唯一标准 | 保持分歧(老黄 wiki §B.1 已标注) |

History

  • 2026-05-19:增补 §2026-05-19 节(Anthropic 给 MCP 生态加的 3 个新原语)。加 Code Execution with MCP、Desktop Extensions(.mcpb)、Advanced Tool Use、Writing Tools 5 原则、MCP 演化时间线、跟前 8 个 author wiki 互校。新增 cross-link 到 Anthropic 工程团队第一方视角:Agent 工程化 / Skills / MCP / Claude Code(2025-2026 全集)。
  • 2026-05-18:Topic-dimension wiki 首发。从 8 份 author wiki 综合改写。显式标注 3 条分歧:DOS vs Win95 用户体验 / MCP vs ANP 协议 / Smithery 价值

来源与关联资料