API接入

通过工具名称、输入 schema 版本、弃用标记和回归用例维护 MCP 工具库，减少客户端升级后的调用漂移。

用 prompts/list、prompts/get 的思路设计可复用任务模板，明确参数、引用材料和调用后的人工核对项。

说明 MCP resources 适合提供什么内容，怎样用 URI 标识固定资料和参数化资料，并通过版本信息核对上下文来源。

从初始化、发现、允许范围、人工确认和结果回传组织 MCP 接入流程，避免把服务端所有能力直接交给模型。

解释 inputSchema 应怎样表达必填字段、枚举、范围和额外字段，并给出调用前校验的验收方法。

从工具名称、JSON Schema、只读结果和错误返回四部分定义第一个 MCP 工具，避免让模型猜参数。

用一张职责表区分 MCP 协议、模型与智能体运行时，说明为什么接入 MCP 后仍要保留业务权限和人工确认。

用工具清单、输入 schema、最小权限和人工确认四步，把 AI 应用接入 MCP 服务而不直接放开全部工具。

说明 stdio 传输的启动方式、标准输出纪律、初始化与工具发现顺序，并给出无响应时的可复查排查步骤。

从能力协商、工具清单、数据权限和日志四个层面规划 MCP 平台，避免把模型、客户端和服务器职责混在一起。