MCP 与技能

愚勇尚存

MCP 与技能

MCP 是连接外部系统和功能的标准方式。它为 AI 系统提供了一种连接外部系统和功能的标准方法。MCP 服务器公开了模型可以发现和调用的工具，无论是查询数据库、调用 API 还是在其他系统中执行操作。MCP 为代理提供了一个统一的接口来访问这些功能，而无需构建一次性的集成。

技能是代理执行任务的指导原则。技能将指令打包在 SKILL.md 文件中，并可包含可选脚本、参考资料和其他资源。技能无需添加其他服务或集成，即可在代理的现有环境中运行，并为其提供特定于任务的流程、约定和知识，以便在需要时加载。

MCP 赋予代理权限，技能赋予代理知识。两者共同推动了人工智能在工程工作中扮演更积极的角色这一更广泛的趋势。

但随着团队在人工智能方面的投入不断增加，另一个挑战也随之而来：如何理解这些投入究竟对他们的工作产生了哪些实际影响。

Tempo 的全新 Workforce Intelligence 正是为了解决这一问题而开发的。它是 Atlassian Marketplace 上首款能够自动将人工智能活动和成本与它所涉及的 Jira 工作关联起来的应用，成本会从问题汇总到史诗和计划中。

因此，团队不仅需要了解 AI 工具的成本，还可以更轻松地管理 AI 支出。

免费试用 → https://lucode.co/ai-spend-management-in-jira-z7xd


您还有什么补充吗？

——

♻️ 转发此帖，帮助更多人学习 AI。

🙏 感谢 @TempoHQ

#Tempo 赞助此帖。

➕ 关注我（Nikki Siapno），提升你的人工智能和系统设计能力。