使用说明
MCP技能
定位：
mcp_skill是MakeMind知识栈的一个内部组件，通过mcp_knowledge外观。应用程序代码应导入package:mcp_knowledge/mcp_knowledge.dart--这里声明的符号从那里重新导出。直接的package:mcp_skill/导入对于高级或集成场景仍然有效，但在产品代码中不建议使用。
人工智能功能的类型化技能定义和执行运行时——JSON模式验证的输入/输出、具有分支和断路器的多步骤过程、嵌入式表达式语言以及与MCP生态系统其他部分的契约层集成。
组件
- 定义 —
Skill,Parameter,Step,Procedure模型。 - 捆绑 —
SkillBundle使用加载器、验证器、能力组合、能力验证器、权限执行器进行打包。 - 注册表 —
SkillRegistry以及内存实现。 - 运行时 —
SkillRuntime具有上下文构建器、分支合并器、断路器、错误聚合器、索赔提取器、程序执行器。 - 多技能 --跨技能的链式执行和依赖关系解决。
- 表达式语言 --lexer/parser/AST/evaluator/函数注册表，用于技能条件和模板值。
- 评估 --基于量规的技能执行评分。
- FactGraph集成 --桥梁进入
mcp_fact_graph用于索赔记录。 - 合约层适配器 —
SkillRuntimePortAdapter,SkillRegistryPortAdapter实施mcp_bundle标准端口。
快速开始
import 'package:mcp_skill/mcp_skill.dart';
final registry = MemorySkillRegistry();
await registry.register(mySkill);
final runtime = SkillRuntime(registry: registry, llm: llmPort);
final result = await runtime.run(skillId: 'summarize', input: {'text': '...'});
支持
许可证
麻省理工学院——见 许可证.
