MCP Tool Integrator#

AI技术最新动态 [2026-09-18更新]#

动态类型内容摘要发布时间影响范围集成应对AI技术2026年MCP已捐赠给Linux基金会AAIF治理，生态超1000个服务器2025-11MCP集成指南需更新AAIF治理架构和企业导入实践以AAIF治理为准跟踪规范演进AI技术OpenAI/Google/Microsoft等巨头已广泛采纳MCP标准2026跨运行时工具复用一次接入、多运行时复用，避免重复集成AI技术企业MCP导入五大场景：工具集成、数据源连接、多Agent协同、权限控制、异步任务2026企业集成架构按场景选择传输模式与网关协议更新MCP 2.0相关扩展推进：Apps（服务端渲染UI）、Tasks（长时运行任务）等能力逐步落地（以官方规范为准）2026交互形态与长时任务长时任务需设计可中断与状态可追溯安全实践企业级安全部署强调零入站端口、权限声明与执行沙箱（以官方最新发布为准）2026生产环境部署传输层与身份鉴别需同步设计互操作跨协议互操作（MCP 与 A2A 等）持续推进2026多Agent协作通过网关/转换层桥接，避免硬编码绑定

数据截止: 2026-09-18 | 来源：MCP官方规范、Linux Foundation AAIF、行业公开信息 声明: 以上动态供参考，具体以官方最新发布为准；版本号与具体实现请以官方规范文档为准。

Overview#

The Model Context Protocol (MCP) is the emerging standard for connecting AI agents to external tools — and 2026 is the year it goes mainstream. Microsoft Agent 365, Claude Desktop, Cursor, and dozens of frameworks now support MCP natively. This skill helps developers scaffold, configure, and debug MCP server integrations at speed — turning scattered tool APIs into a unified agent capability layer.

Title#

MCP Tool Integrator — Connect AI Agents to Any Tool in Minutes

Triggers#

• "MCP server setup" / "MCP服务器配置"

• "MCP integration" / "MCP集成" / "MCP接入"

• "Model Context Protocol" / "MCP协议"

• "Claude MCP tools" / "Claude MCP工具"

• "AI agent tool integration" / "AI代理工具集成"

• "MCP GitHub" / "MCP Slack" / "MCP Notion"

• "MCP debug" / "MCP调试"

• "MCP LangChain" / "MCP n8n"

• "build MCP server" / "构建MCP服务器"

• "MCP custom tool" / "MCP自定义工具"

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0. 2025-2026 MCP 最新动态#

时间动态意义对集成者的动作2024年11月Anthropic发布MCP协议AI Agent与外部工具交互的开放标准诞生评估是否替代自建工具适配层2025年11月MCP移交至Linux Foundation旗下Agentic AI Foundation治理OpenAI、Google、Microsoft等主要厂商共同参与标准制定跟踪AAIF规范，避免依赖单一厂商实现2026年MCP成为AI Agent开发事实标准协议Microsoft Agent 365、Claude Desktop、Cursor等主流平台原生支持一次开发、多运行时复用2026年FastMCP简化MCP Server开发开发者可快速搭建自定义MCP服务器内部工具优先用FastMCP封装2026年5月MCP官方Server Registry扩展至50+工具涵盖GitHub、Slack、Notion、Postgres、腾讯云等优先复用官方Server，自研只做差异化部分2026年MCP 2.0及Apps/Tasks等扩展推进交互形态与长时任务标准化长时任务补可中断与状态留痕设计

关键提示： 2026年MCP生态已从单一AI厂商协议演变为跨平台开放标准。金融行业部署MCP时，优先使用官方认证的Server；国内企业可选用国产MCP Server（如腾讯云、钉钉、飞书定制实现）。

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MCP技术最新动态 [2026-09-18更新]#

动态类型内容摘要发布时间影响范围集成应对标准路线MCP 2026路线图发布，四大优先方向：传输层演进、Agent通信、治理成熟度、企业就绪2026-06MCP Server开发与集成传输层选型预留演进空间行业合规银行业保险业AI安全开发应用指导意见发布，金融机构部署MCP需满足可解释、可审计、数据安全要求2026-06-18金融MCP企业导入MCP调用纳入审计与权限管控生态规模MCP生态系统汇聚超过1000个服务器，成为AI Agent开发事实标准2026-04MCP工具链选择建立内部Server白名单治理要求治理成熟度被列为标准优先方向，Server需具备权限声明、审计日志与用户确认能力2026-06生产上线门槛上线前逐项核对治理控制点国际差异AI治理路径出现区域分化，跨境部署的同一种Server可能面临不同合规要求（以官方最新发布为准）2026-09-02跨境与集团统一架构底线取最严，区域差异化配置

数据截止: 2026-09-18 | 来源：国家金融监督管理总局、MCP官方规范、行业公开信息 声明: 以上动态供参考，具体以官方最新发布为准。

Workflow#

Phase 1 — MCP Fundamentals & Environment Setup#

Step 1.1: Detect Current MCP Environment

Determine what MCP runtime is available and what tools are already connected.

Output: MCP Environment Audit

RuntimeVersionTransportConnected ToolsStatus备注Claude Desktop MCP1.0.3stdiofilesystem, github✅ Active本地进程，适合个人开发Cursor MCP Bridge0.9.2stdiopostgres, slack⚠️ Partialslack 权限不完整Custom LangChain MCPN/A—None❌ Not configured需先选传输模式再接入FastAPI MCP Server0.4.1HTTPcrm, erp✅ Active生产环境，前置鉴权与限流MCP Gateway1.2.0HTTP/SSE12 tools✅ Active统一入口，便于审计与协议转换

审计要点（本版新增）：这张表至少每季度复检一次。重点看三类异常——

① Status 为 Partial/Not configured 却已在生产使用（说明台账失真）；

② Transport 为 stdio 却被多人共享（本地进程模式不适合团队共用）；

③ 接入了敏感数据源但缺少鉴权与审计（见 Phase 1.5 安全加固清单）。

Step 1.2: Recommend MCP Architecture

Based on use case, recommend the optimal MCP topology.

Architecture Patterns:

text

Pattern A — Desktop-First (Individual Developer)

Claude Desktop ↔ Local MCP Servers ↔ filesystem, git, terminal

Pattern B — Enterprise Multi-Agent (Team)

LangChain Agent ↔ MCP Gateway ↔ GitHub, Jira, Slack, Notion, Postgres

Pattern C — API-First (Production)

FastAPI MCP Server ↔ Authenticated Tools ↔ CRM, ERP, Database

Pattern D — China-Optimized (Regulated Industry)

Local MCP Server ↔ Domestic tools (钉钉, 飞书, 腾讯云) ↔ Firewall-compliant

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Phase 1.5 — 传输模式选型与安全加固（本版新增）#

传输模式对照（选型第一步）：

模式典型场景优点局限适用阶段stdioClaude Desktop、本地IDE部署简单、无需开端口仅限本机单进程，难以共享与审计个人开发/验证HTTP（可流式）生产服务、团队共用可鉴权、可限流、易接入网关需处理鉴权与传输安全生产环境SSE需要服务端推送的长连接场景支持服务端主动推送连接管理复杂特定推送场景Gateway 统一入口多Server、多Agent集中审计、协议转换、统一鉴权引入单点，需高可用设计企业级

选型举例：一个人用的Notion工具，用 stdio 最快；

给20人团队共用的CRM工具，必须走 HTTP 并前置鉴权；

当Server数量超过5个、且需要统一审计时，才值得引入 Gateway—— 过早引入网关会增加运维负担。

上线前安全加固清单：

控制点具体要求验证方式凭据管理密钥走环境变量或密钥管理，禁止硬编码代码扫描 + 配置核查最小权限按工具分别授予 scope，不使用超管令牌权限清单评审只读优先数据库类工具默认只读，写操作需审批流程连接串权限核查审计留痕记录调用方、工具、参数摘要、结果与耗时抽查日志样本限流与预算设置每Agent调用限额与费用上限压测 + 账单告警版本固定生产环境固定Server版本号，避免自动升级引入变更配置文件核查可中断长时任务支持取消，避免悬挂占用资源中断演练

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Phase 2 — Scaffolding MCP Servers#

Step 2.1: Generate MCP Server Code

For any external tool, generate a complete MCP server implementation.

Input: Tool name + authentication method + required operations

Output: Complete Python/TypeScript MCP server scaffold

Example MCP Server — Notion Integration:

python

# notion_mcp_server.py

from mcp.server.fastapi import McpServer

from mcp.types import Tool, CallToolRequest

import httpx

SERVER = McpServer(name="notion-mcp", version="1.0.0")

@SERVER.list_tools()

async def list_notion_tools():

    return [

        Tool(

            name="notion_search_pages",

            description="Search Notion pages by keyword",

            input_schema={

                "type": "object",

                "properties": {

                    "query": {"type": "string"},

                    "filter_database_id": {"type": "string", "optional": True}

                }

            }

        ),

        Tool(

            name="notion_create_page",

            description="Create a new Notion page in a database",

            input_schema={

                "type": "object",

                "properties": {

                    "database_id": {"type": "string"},

                    "title": {"type": "string"},

                    "properties": {"type": "object"}

                }

            }

        ),

        Tool(

            name="notion_update_block",

            description="Update a block in a Notion page",

            input_schema={

                "type": "object",

                "properties": {

                    "block_id": {"type": "string"},

                    "content": {"type": "string"}

                }

            }

        )

    ]

@SERVER.call_tool()

async def call_notion_tool(request: CallToolRequest):

    if request.name == "notion_search_pages":

        return await search_pages(request.arguments["query"], request.arguments.get("filter_database_id"))

    elif request.name == "notion_create_page":

        return await create_page(request.arguments["database_id"], request.arguments["title"], request.arguments.get("properties", {}))

    elif request.name == "notion_update_block":

        return await update_block(request.arguments["block_id"], request.arguments["content"])

Step 2.2: MCP Server Configuration File

Generate the mcp.json or mcp_servers.json config for the runtime.

json

// .mcp.json (Claude Desktop)

{

  "mcpServers": {

    "notion": {

      "command": "python",

      "args": ["notion_mcp_server.py"],

      "env": {

        "NOTION_API_KEY": "${NOTION_API_KEY}"

      }

    },

    "github": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],

      "env": {

        "GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"

      }

    },

    "postgres": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],

      "env": {

        "DATABASE_URL": "${DATABASE_URL}"

      }

    }

  }

}

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Phase 3 — Connecting Popular Tool Chains#

Step 3.1: GitHub MCP Integration

Enable AI agents to interact with GitHub repositories, issues, PRs, and code.

Capabilities enabled:

• github_list_repos — List repositories with filters

• github_create_issue — Create issue with labels

• github_review_pr — Analyze PR changes and provide review comments

• github_search_code — Semantic code search across repos

• github_get_workflow_runs — Monitor CI/CD pipeline status

Use case example:

"Summarize all open PRs in our main repo, highlight security concerns, and post a daily digest to Slack."

举例（只读优先怎么落地）：给 GitHub MCP 的令牌只授予 repo:read 与 workflow:read，

让 Agent 能读 PR、读 CI 状态，但 无法合并代码或触发流水线。

若确实需要自动创建 issue，再单独增加一个只含 issues:write 的令牌，并在调用前加人工确认。

举例（典型误用）：为了方便，直接给一个具有 repo 全权限的令牌。

一旦提示词被注入或Agent行为失控，影响面就从“读代码”扩大到“改代码、发版本”。

权限应按工具而非按人授予。

Step 3.2: Slack MCP Integration

Enable AI agents to send messages, search history, manage channels.

Capabilities enabled:

• slack_post_message — Send to channel or DM

• slack_search_messages — Full-text search in Slack history

• slack_list_channels — Get channel list with membership

• slack_create_channel — Provision new channels

• slack_schedule_message — Schedule future messages

举例（channel_not_found 的定位路径）：先查令牌 scope 是否含写权限 → 再查 bot 是否已被邀请进目标频道 →

最后查频道ID是否用了名称而非ID。三者中**“token有权限但bot不在频道”**最容易漏查。

举例（写入类工具如何加确认）：让 Agent 先生成消息草稿并展示给用户，

得到明确确认后再调用 slack_post_message。这一步能把“误发消息到错误频道”的风险降到最低。

Step 3.3: Database MCP (PostgreSQL / MySQL / MongoDB)

Enable AI agents to query databases, generate reports, and validate data.

Capabilities enabled:

• db_query — Execute read-only SQL with row limits

• db_describe_table — Get schema documentation

• db_generate_report — Natural language → formatted report

• db_validate — Check data quality rules

举例（只读连接怎么配）：为 MCP 单独创建一个数据库账号，只授予 SELECT，

并在连接串中设置 default_transaction_read_only=on，同时在 db_query 内部强制 LIMIT。

三道防线：账号权限、会话参数、代码层限制——任何一道单独失效时仍有兜底。

举例（慢查询的定位）： db_query 耗时 4500ms，先确认是否缺少索引；

若索引正常，再检查是否一次性拉取了过多行。常见原因是没有强制 LIMIT 或没有下推过滤条件。

⚠️ Security note: Always use read-only connections. Never expose write permissions without approval workflows.

写入类操作必须走审批流程，并保留完整的调用审计记录。

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Phase 4 — Debugging & Optimization#

Step 4.1: MCP Connection Diagnostic

When an MCP tool fails, systematically diagnose the root cause.

Diagnostic checklist:

1. Authentication — Is the API key valid and not expired?

2. Network — Can the server reach the tool's API endpoint?

3. Permission — Does the token have the required scopes?

4. Rate limit — Is the tool's API rate limit exceeded?

5. Schema mismatch — Does the tool's input_schema match the server's definition?

6. Runtime compatibility — Is the MCP server version compatible with the runtime?

Output: MCP Debug Report

ToolConnection StatusLatencyLast ErrorRoot Cause处置建议预计恢复Notion❌ Failed—401 UnauthorizedToken expired轮换密钥并改用密钥管理即时GitHub✅ Working230ms——无需处理—Postgres⚠️ Slow4500ms—Missing index + 无 LIMIT加索引并强制返回行数上限1个工作日内Slack❌ Failed—channel_not_found缺 scope 或 bot 未入频道补 scope 并重新授权、邀请bot即时自研 Server⚠️ Partial800msschema mismatchinput_schema 与实现不一致对齐 schema 并加单测1个工作日内

六步诊断清单的常见表现（本版新增维度）：

检查项典型报错/表现快速验证1 认证401 / 403 Unauthorized用同一令牌直接调 API 验证2 网络超时 / 连接被拒curl 目标端点测连通性3 权限channel_not_found / insufficient_scope查令牌 scope 清单4 限流429 / 响应变慢查配额用量与重试策略5 Schemainvalid_arguments / 参数缺失对比 input_schema 与实际入参6 版本工具列表为空 / 方法不存在对比 Server 与运行时版本

Step 4.2: Performance Optimization

For slow MCP tools, recommend optimizations:

• Add database indexes for common query patterns

• Implement response caching (TTL: 5 minutes for read-only tools)

• Batch API calls where the tool supports it

• Use streaming responses for large data

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Input / Output Examples#

Example 1: Building a Multi-Tool Agent Chain#

Input:

text

I want to build an agent that:

1. Reads feature requests from Notion

2. Creates GitHub issues for each one

3. Posts a summary to Slack

4. Updates Notion with the GitHub issue links

I use Claude Desktop. Help me set up the MCP servers.

Output:

text

## MCP Architecture for Feature Request Agent

### Required MCP Servers (3 total)

1. notion-mcp — Read/write Notion databases

2. github-mcp — Create GitHub issues

3. slack-mcp — Post Slack notifications

### Setup Instructions

Step 1: Install MCP servers

```bash

npm install -g @modelcontextprotocol/server-notion

npm install -g @modelcontextprotocol/server-github

npm install -g @modelcontextprotocol/server-slack

Step 2: Configure .mcp.json in Claude Desktop config directory

Step 3: Verify connections with diagnostic check

Agent Prompt Template#

"You are a feature request manager. Every morning at 9am:

1. Search Notion for items in the 'Feature Requests' database with status='pending'

2. For each item, create a GitHub issue in repo 'acme/product' with label 'feature-request'

3. Reply to each Notion item with the GitHub issue URL

4. Post a Slack message to #product-updates with count + top 3 priority items"

Error Handling#

• If GitHub API rate limited: retry after 60s, queue remaining items

• If Notion update fails: log to error Notion page, alert via Slack DM

text

### Example 2: Debugging a Failing MCP Connection

**Input:**

My Slack MCP integration stopped working. The error says

"channel_not_found" when I try to post messages.

text

**Output:**

MCP Slack Debug Report#

Diagnostic Results#

1. Authentication: ✅ Token valid (expires in 45 days)

2. Network: ✅ API endpoint reachable (45ms)

3. Permission: ⚠️ Token missing scopes: channels:write

4. Rate Limit: ✅ Well within limits (12% used)

5. Schema: ✅ Input schema matches server definition

6. Runtime: ✅ Version 1.0.3 compatible

Root Cause Identified#

MISSING SCOPE: The Slack app's OAuth token does not include

the "channels:write" scope required to post to public channels.

Fix Instructions#

1. Go to api.slack.com/apps → your app → OAuth & Permissions

2. Add scope: "channels:write" (or "chat:write" for broader access)

3. Reinstall the app to workspace (OAuth reinstall required for scope changes)

4. Update your MCP config with the new token

5. Re-run the diagnostic to confirm ✅

Alternative Workaround#

Use the conversations.open API instead — it works with existing scopes

and can post to any channel the bot has been invited to.

text

### Example 3: 金融机构内部系统接入（本版新增）

**Input:**

我们是保险公司，想让Agent通过MCP查CRM和保单系统。

合规要求可审计、可解释、数据不出境。怎么设计？

text

**Output:**

架构建议：Pattern C（API-First）+ Gateway#

拓扑#

Agent → MCP Gateway（统一鉴权/审计）→ 内部MCP Server → CRM / 保单系统

关键设计#

1. 传输：全部走 HTTP，禁用 stdio（本地进程无法集中审计）
2. 身份：每个Agent独立身份，禁止共享账号
3. 权限：按系统分别授权，保单查询只读，信息变更需人工审批
4. 审计：记录调用方、工具、参数摘要、结果摘要、耗时，留存满足内控要求
5. 数据：敏感字段脱敏后再进入模型上下文，原始明细不落模型侧
6. 版本：Server版本固定，变更走发布流程

上线前必过#

• 权限清单评审 - 审计日志抽查 - 越权访问测试 - 数据脱敏验证

text

**要点**：金融场景下，**传输模式的选择本身就是合规决策**——

stdio 模式无法集中留痕，通常不满足审计要求。

### Example 4: 从 stdio 迁移到 HTTP（本版新增）

**Input:**

我们原来用Claude Desktop + stdio接了3个工具，

现在要给团队共用，怎么迁移？

text

**Output:**

迁移路径（分步，避免一次性切换）#

Step 1：保留 stdio 不变，先把3个工具的调用日志补齐（确认现有用法与调用量）

Step 2：选取调用量最小的一个工具，改造为 HTTP 模式并前置鉴权

Step 3：该工具在 HTTP 模式稳定运行一周后，再迁移第二个

Step 4：全部迁移完成后，评估是否需要引入 Gateway 做统一入口

迁移中常见问题#

• 环境变量：stdio 继承桌面端环境，HTTP 需显式注入密钥（不要硬编码）
• 并发：stdio 单进程，HTTP 需考虑并发与超时设置
• 路径：本地文件路径在远端Server上可能不存在，需改为可访问的资源标识

回滚预案#

保留原 stdio 配置不删除，切换期内可随时回退

text

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## MCP Server Registry

Pre-built MCP server templates available:

| Tool | Package | Auth | Operations | China Status | 推荐传输 | 典型场景 | 主要注意点 |
|------|---------|------|-----------|-------------|---------|---------|-----------|
| GitHub | @modelcontextprotocol/server-github | OAuth | 20+ | ✅ Works globally | stdio / HTTP | 代码检索、PR摘要 | 令牌按只读优先授予 |
| Slack | @modelcontextprotocol/server-slack | OAuth | 15+ | ⚠️ Slack blocked in China | HTTP | 通知推送、日报 | 需 bot 被邀请入频道 |
| Notion | @modelcontextprotocol/server-notion | API Key | 12+ | ✅ Works globally | stdio / HTTP | 需求池同步 | 密钥轮换周期要明确 |
| PostgreSQL | @modelcontextprotocol/server-postgres | Connection string | 5+ | ✅ Works globally | HTTP | 报表查询 | 强制只读 + LIMIT |
| Filesystem | Built-in | Local | 8+ | ✅ Works globally | stdio | 本地文件处理 | 限制可访问目录范围 |
| Brave Search | @modelcontextprotocol/server-brave-search | API Key | 3+ | ⚠️ Limited | HTTP | 公开信息检索 | 注意配额与费用 |
| AWS | aws-mcp | AWS credentials | 30+ | ✅ S3/lambda work | HTTP | 云资源操作 | 最小权限 IAM 角色 |
| 腾讯云 | Custom (not official) | SecretKey | Varies | ✅ China-optimized | HTTP | 国内云资源 | 自研需补齐审计日志 |
| 钉钉 / 飞书 | 自研（官方注册表暂无） | 自建 | Varies | ✅ China-optimized | HTTP | 国内协同办公 | 用 MCP Python SDK 自建 |

**选型举例（本版新增）**：同样是接数据库，个人做数据分析用 stdio + 本地文件系统即可；

团队共用的报表查询必须走 HTTP 并强制只读；若涉及客户敏感数据，还需在返回结果中做字段级脱敏。

**传输模式不是技术偏好，而是由“谁在用、用到什么数据”决定的**。

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## Notes & Best Practices

1. **MCP vs. direct API calls:** MCP adds a layer of standardization. Use it when you need to swap AI runtimes (Claude ↔ GPT ↔ Gemini) without rewriting tool integrations.

2. **China-specific:** Official MCP servers for 钉钉 (DingTalk) and 飞书 (Lark) are not in the official registry — build custom ones using the MCP Python SDK. 腾讯云 SDK has partial MCP compatibility.

3. **Security:** MCP tools inherit the AI agent's access level. Always use least-privilege tokens and enable audit logging.

4. **Versioning:** MCP moved to Linux Foundation Agentic AI Foundation (2025-11). Pin server versions in production. For China deployments, track domestic MCP ecosystem evolution.

5. **Testing:** Use `mcp dev` CLI or the Claude Desktop MCP inspector to test tools before deploying to agents.

6. **Cost control:** Many MCP tool calls count as API calls. Set rate limits and budgets per agent.

7. **2026标准之战：** MCP vs. OpenAI Tool Use vs. Google A2A — MCP已获得最多生态支持，但跨协议互操作性是2026年新挑战。使用标准转换层（如MCP Gateway）可桥接不同协议。

8. **企业AI Agent首选：** 金融行业部署AI Agent时，优先通过MCP接入内部系统（CRM/ERP），而非直接API集成——MCP的审计日志和访问控制更规范。

9. **先补审计再上规模（本版新增）：** 在Server数量超过5个之前就把审计日志补齐，否则后期回溯调用链的成本会成倍上升。

10. **传输模式由共用范围决定（本版新增）：** 单人用走 stdio，团队共用走 HTTP，多Server统一治理才引入 Gateway。不要为了架构好看而过早引入网关。

11. **密钥永远走环境变量（本版新增）：** 配置文件里出现明文密钥是最常见的安全事故来源；迁移到 HTTP 模式时尤其容易遗漏这一点。

12. **版本固定并留回滚（本版新增）：** 生产环境固定Server版本号，同时保留旧配置不删除，确保出问题时能快速回退。

13. **写入类工具一律加确认（本版新增）：** 只读工具可以自动化，涉及发消息、改数据、触发流水线的工具，都应先生成草稿再经人工确认。

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*Author: @gechengling | Skill: mcp-tool-integrator | clawhub.ai/gechengling/mcp-tool-integrator*