前面幾天在講技能，那是教 agent 怎麼做事。

今天換一個方向：給 agent 新的能力。

agent 預設會的事情是固定的

你想讓它查公司的資料庫、操作 Figma、讀 Notion、控制智慧家電——這些它都不會。
MCP 就是來解決這件事的

MCP 全名 Model Context Protocol，中文翻成「模型上下文協定」。
它是 AI 跟外部工具之間的共通規格。

拿 USB 當比喻最好懂。USB 出現之前，滑鼠有滑鼠的接頭、印表機有印表機的接頭，每種裝置都不一樣。USB 定義了統一的規格之後，只要符合規格，插上去就能用。

MCP 之於 AI 工具，就是這個角色。

任何服務只要做成 MCP 伺服器，任何支援 MCP 的 AI 都能接上它。 不用為每個 AI 各寫一份。
它有兩端:

MCP 伺服器——提供工具的那一端。例如一個能讀你 Notion 的伺服器。
MCP 客戶端——使用工具的那一端。你的 AI 應用。
害怕 agent 不知道這些工具要怎麼用？

不用擔心。agent 連上 MCP 伺服器時，AGENT進行呼叫，伺服器會先回報自己有哪些工具、每個工具做什麼。agent 看得懂這份清單，會自己判斷什麼時候該用哪一個。

但有個情況它判斷不出來：當你的流程需要「先用某個工具，再做某件事」的時候。

舉例。你接了一個能把 PDF 轉成文字的 MCP 伺服器。你跟 agent 說「幫我總結這份 PDF」——它可能直接嘗試讀 PDF 然後說讀不懂，因為它不知道要先轉檔。

這時候就輪到昨天講的技能上場了。你在技能裡寫清楚：

收到 PDF 總結需求時：
1. 先用轉檔工具把 PDF 轉成文字
2. 再根據文字內容做總結

還記的OpenClaw Companion嗎 他就可以把自己的能力開出去給別的 AI 用。
權限那頁拉至下方，整合下有一個本機MCP伺服器：
透過HTTP向此電腦上的本機MCP客戶端提供功能

明天實際接一個伺服器進來，看 agent 會多出什麼。