如何给 AI Agent 建一个 MCP 工具搜索流程

这篇解决什么

Agent 能力扩展的瓶颈，正在从模型本身转向工具发现和工具治理。

最终要得到的不是一段观点，而是：一套 MCP 工具从发现到入库的评估流程。

适合谁

经常给 Codex、Claude Code、Cursor 或内部 Agent 找工具的人。

操作步骤

1. 先按任务搜索 MCP 工具，不按热度盲目安装。
2. 检查来源、维护时间、权限范围和依赖。
3. 在隔离项目里跑最小示例。
4. 给工具打分：可用性、风险、文档、维护、替代方案。
5. 通过后写入内部工具导航，并标明适用场景。

可复制模板

工具名：
解决问题：
权限范围：
安装方式：
最小测试：
风险：
评分：
是否入库：

验收清单

• 是否知道工具权限
• 是否有最小测试
• 是否有替代方案
• 是否记录维护状态
• 是否定期复查

发布建议

可扩展成 HTKU 的 MCP 工具导航栏目。

这类内容发布到 HTKU 时，重点不是复述外部平台说了什么，而是把它加工成中文用户能照着做的流程。读者打开页面后，应该能马上判断自己要准备什么、按什么顺序做、最后用什么标准验收。

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