MCP to Skill Converter：通过渐进式披露实现 90% 的上下文节省

MCP to Skill Converter 是一个突破性的工具，可将任何模型上下文协议（MCP）服务器转换为 Claude Skill，同时实现显著的上下文令牌节省。这一创新解决方案解决了 AI 代理开发中最紧迫的挑战之一：传统 MCP 服务器实现的大量上下文消耗。

概述

问题：上下文令牌爆炸

当您将 MCP 服务器集成到 Claude 中时，所有工具定义在启动时立即加载，无论它们是否会被使用。这会产生几个关键问题：

• 大量令牌开销：一个典型的拥有 20+ 工具的 MCP 服务器仅初始化就消耗 30,000-50,000 令牌
• 上下文窗口浪费：在任何实际工作开始之前，Claude 上下文容量的 25% 就被消耗了
• 扩展限制：添加更多工具会线性增加上下文负担
• 经济影响：更高的令牌使用量导致 API 成本增加
• 性能下降：大型上下文窗口会减慢响应时间

解决方案：渐进式披露

MCP to Skill Converter 应用了渐进式披露模式，从根本上重新构想了工具如何加载和暴露给 Claude：

实际影响：GitHub MCP 服务器示例

一个实际示例展示了显著的效率提升：

传统 MCP 方法（GitHub 服务器，8 个工具）：

• 空闲状态：消耗 8,000 令牌
• 活动状态：消耗 8,000 令牌
• 上下文可用性：显著减少

转换后的 Skill 方法：

• 空闲状态：100 令牌（节省 98.75%）
• 活动状态：5,000 令牌（节省 37.5%）
• 上下文可用性：最大化用于实际工作

项目架构

核心组件

转换器生成完整的 Claude Skill 结构，包含三个关键元素：

组件分解

1. SKILL.md - 渐进式披露接口

生成的 SKILL.md 文件作为 Claude 与技能的主要接口：

内容结构：

• 元数据部分：技能名称、描述和类别
• 工具目录：列出可用工具的最小元数据
• 使用说明：如何识别和调用工具
• 执行器调用：用于动态工具加载的命令

令牌效率：

• 初始加载：~100 令牌（仅目录）
• 完整加载：~5k 令牌（当技能激活时）
• 延迟加载：根据需要加载详细的工具模式

2. executor.py - 动态 MCP 桥接

Python 执行器脚本处理所有 MCP 服务器通信：

关键函数：

# 三个核心操作
--list              # 枚举所有可用工具
--describe <tool>   # 仅加载一个工具的完整模式
--call <json>       # 使用提供的参数执行工具

架构：

• 异步通信：非阻塞 MCP 服务器交互
• 按需模式加载：仅在需要时获取工具详细信息
• 外部执行：在 Claude 上下文窗口之外运行
• 错误处理：优雅失败并提供可操作的消息

3. mcp_config.json - 服务器配置

保留原始 MCP 服务器配置：

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

技术深入探讨

转换过程

渐进式披露的工作原理

转换器实现了三层加载策略：

可用工具：
- create_issue：创建新的 GitHub issue
- search_code：在仓库中搜索代码
- get_pull_request：检索拉取请求详细信息

$ python executor.py --describe create_issue
{
  "name": "create_issue",
  "description": "使用标题和正文创建新的 GitHub issue",
  "parameters": {
    "repo": {"type": "string", "description": "格式为 owner/name 的仓库"},
    "title": {"type": "string", "description": "Issue 标题"},
    "body": {"type": "string", "description": "Issue 正文文本"}
  }
}

$ python executor.py --call '{"tool": "create_issue", "args": {"repo": "owner/repo", "title": "Bug fix", "body": "Details..."}}'
{
  "success": true,
  "issue_number": 123,
  "url": "https://github.com/owner/repo/issues/123"
}

关键实现模式

异步 MCP 通信

async def _get_mcp_tools(self):
    """
    启动 MCP 服务器进程
    发送 tools/list 请求
    解析并返回工具目录
    """
    # 实现处理：
    # - 服务器进程管理
    # - 异步 I/O 通信
    # - 工具元数据提取
    # - 错误恢复

延迟模式加载

执行器不是预先加载所有工具模式，而是提供按需访问：

# 传统 MCP：立即加载所有模式
all_tools = load_all_schemas()  # 30-50k 令牌

# 转换器方法：按需加载
tool_schema = load_schema_for(specific_tool)  # 200-500 令牌

上下文分离

转换器分离三个关注点以最小化上下文使用：

1. 发现层（SKILL.md）：存在哪些工具
2. 模式层（executor --describe）：如何使用特定工具
3. 执行层（executor --call）：实际运行工具

这种分离确保 Claude 只为实际使用的内容支付上下文成本。

安装和使用

先决条件

pip install mcp

基本工作流程

{
  "mcpServers": {
    "my-service": {
      "command": "python",
      "args": ["my_mcp_server.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

python mcp_to_skill.py \
  --mcp-config config.json \
  --output-dir ./generated-skills

cd generated-skills/my-service
pip install -r requirements.txt

cp -r generated-skills/my-service ~/.claude/skills/

高级配置

对于具有多个工具的复杂 MCP 服务器，您可以自定义转换：

python mcp_to_skill.py \
  --mcp-config config.json \
  --output-dir ./skills \
  --skill-name "Custom Name" \
  --description "Custom description" \
  --category "integration"

何时使用 MCP to Skill Converter

理想用例

何时传统 MCP 更好

在以下情况下使用传统 MCP：

• 1-5 个工具：工具数量少 - 渐进式披露的开销不合理
• 持久连接：需要有状态连接或会话管理的工具
• 复杂的 OAuth 流程：需要持续连接的身份验证模式
• 实时数据流：需要持久通道的 WebSocket 或 SSE 工具
• 频繁的工具切换：大多数工具在每次交互中都被使用的场景

对比：传统 MCP vs. 转换器

令牌消耗分析

性能特征

传统 MCP：

• ✅ 立即访问所有工具模式
• ✅ 工具切换的较低延迟
• ✅ 更适合有状态操作
• ❌ 高初始上下文成本
• ❌ 随工具数量扩展性差
• ❌ 未使用工具上的上下文浪费

转换后的 Skill：

• ✅ 最小初始上下文成本
• ✅ 随工具数量优秀的扩展性
• ✅ 按使用付费模式
• ✅ 最大化可用上下文
• ❌ 首次使用工具时略有延迟
• ❌ 额外的 Python 执行开销

实际应用

用例 1：多服务集成平台

场景：一家公司希望 Claude 访问 GitHub、Slack、Jira 和 PostgreSQL（总共 35+ 个工具）

挑战：传统 MCP 集成仅工具定义就会消耗 60-80k 令牌，为实际工作留下的上下文很少。

使用转换器的解决方案：

python mcp_to_skill.py --mcp-config github.json --output-dir skills
python mcp_to_skill.py --mcp-config slack.json --output-dir skills
python mcp_to_skill.py --mcp-config jira.json --output-dir skills
python mcp_to_skill.py --mcp-config postgres.json --output-dir skills

cp -r skills/* ~/.claude/skills/

结果：Claude 可以无缝地跨所有四个平台工作，没有上下文限制，实现复杂的跨平台工作流程，如"从此 GitHub issue 创建 Jira ticket，在 Slack 中通知团队，并更新 PostgreSQL 跟踪表"。

用例 2：大规模 API 集成

场景：电子商务平台，拥有 20+ 个 MCP 工具，用于库存、订单、客户、配送、分析

传统方法的问题：

• 启动时消耗 40-50k 令牌
• 仅有 150k 令牌可用于实际任务
• 由于大型上下文而响应时间慢
• 持续令牌使用导致 API 成本高

转换器优势：

用例 3：DevOps 自动化

场景：跨 AWS、Kubernetes、GitHub、监控工具的基础设施管理（25 个工具）

转换器工作流程：

1. 将所有 MCP 服务器转换为技能，用于 AWS、K8s、GitHub、Datadog
2. 部署到 Claude，空闲成本约 2,500 令牌（每个服务器 100）
3. 启用复杂工作流程，如"将此应用部署到 K8s，创建 GitHub 发布，设置 AWS 负载均衡器，配置 Datadog 监控"

关键优势：Claude 可以跨所有平台进行编排而不会耗尽上下文，因为只有活跃使用的工具才会消耗大量令牌。

最佳实践

转换策略

工具设计考虑

优化工具描述：

✅ 好："create_issue：使用标题和正文创建新的 GitHub issue"
❌ 差："create_issue：用于 GitHub issue 创建的工具"

描述出现在最小元数据中，所以要让它有意义：

• 具体说明工具的作用
• 在描述中包含关键参数
• 使用一致的命名约定
• 使用前缀对相关工具进行分组（例如，github_*）

为按需加载而设计：

• 保持工具接口简单且专注
• 避免工具模式之间的依赖关系
• 确保每个工具可以独立描述
• 最小化共享上下文要求

集成模式

多技能编排：

使用多个转换后的技能时：

1. 加载所有技能元数据（每个约 100 令牌）
2. Claude 识别任务的相关技能
3. 仅激活必要的技能（每个约 5k 令牌）
4. 从多个技能执行工具
5. 未使用的技能保持最小令牌成本

混合方法：

将传统 MCP 与转换后的技能结合：

• 传统 MCP：1-5 个常用核心工具
• 转换后的 Skill：间歇使用的大型工具库
• 两全其美：立即访问基本功能 + 按需访问扩展功能

常见陷阱和故障排除

陷阱 1：转换小工具集

症状：边际或负面的性能改进

原因：对于 1-5 个工具，渐进式披露的开销不合理

解决方案：仅转换拥有 10+ 工具的 MCP 服务器。将小工具集保留为传统 MCP。

陷阱 2：有状态工具问题

症状：需要持久连接的工具失败或行为异常

原因：执行器为每个操作启动一个新的 MCP 服务器进程

解决方案：

• 对有状态工具使用传统 MCP
• 或者，修改执行器以维护持久连接
• 或者，将工具设计为无状态

陷阱 3：身份验证复杂性

症状：OAuth 流程或交互式身份验证失败

原因：执行器以非交互方式运行，无法处理复杂的身份验证

解决方案：

• 对转换后的技能使用 API 令牌而不是 OAuth
• 预先身份验证并在配置中存储凭据
• 将基于 OAuth 的工具保留在传统 MCP 中

陷阱 4：工具描述不清楚

症状：Claude 没有发现或使用正确的工具

原因：最小元数据没有为工具选择提供足够的上下文

解决方案：

• 增强 SKILL.md 中的工具描述
• 使用一致的命名约定
• 使用清晰的前缀对相关工具进行分组
• 在描述中包含关键用例

故障排除指南

问题：执行器脚本无法启动

# 解决方案：检查 Python 依赖项
pip install -r requirements.txt

# 解决方案：验证 MCP 配置文件
python executor.py --list  # 应显示所有工具

问题：工具执行超时

# 解决方案：增加执行器中的超时时间
# 编辑 executor.py 并调整超时参数
TIMEOUT = 60  # 从默认的 30 秒增加

问题：上下文节省不如预期

# 解决方案：测量实际令牌使用
# 使用 Claude 的令牌计数器验证：
# - 空闲状态使用
# - 活动状态使用
# - 每个工具的加载成本

高级主题

自定义执行器修改

生成的 executor.py 可以针对特定需求进行自定义：

添加缓存：

# 缓存经常使用的工具模式
schema_cache = {}

def get_tool_schema(tool_name):
    if tool_name not in schema_cache:
        schema_cache[tool_name] = load_schema(tool_name)
    return schema_cache[tool_name]

实现持久连接：

# 维护长期运行的 MCP 服务器连接
class PersistentExecutor:
    def __init__(self):
        self.mcp_server = start_server()

    def execute(self, tool, args):
        return self.mcp_server.call(tool, args)

添加指标和日志记录：

# 跟踪工具使用以进行优化
import logging

def execute_with_metrics(tool, args):
    start_time = time.time()
    result = execute(tool, args)
    duration = time.time() - start_time
    logging.info(f"Tool {tool} executed in {duration}s")
    return result

与其他技能集成

转换器与其他 Claude 技能无缝协作：

与 mcp-builder 配合使用：

1. 使用 mcp-builder 创建高质量的 MCP 服务器
2. 将其转换为技能用于生产部署
3. 从以代理为中心的设计和上下文效率中受益

与 skill-creator 配合使用：

1. 为特定工作流程生成自定义技能
2. 与转换后的 MCP 技能结合
3. 创建全面的能力集

与评估框架配合使用：

1. 使用标准评估框架测试转换后的技能
2. 测量上下文效率改进
3. 根据使用模式优化工具描述

未来潜力和发展

项目状态

当前功能：

• ✅ 将标准 MCP 服务器转换为技能
• ✅ 支持 stdio、SSE 和 HTTP 传输
• ✅ 生成完整的技能结构
• ✅ 提供用于动态加载的 Python 执行器
• ✅ 与主要 MCP 服务器兼容（GitHub、Slack、文件系统、PostgreSQL）

增强领域：

• 🔄 有状态工具的持久连接支持
• 🔄 高级缓存策略
• 🔄 工具分组和批量加载
• 🔄 改进的身份验证处理
• 🔄 TypeScript 执行器选项
• 🔄 增强的指标和监控

社区贡献

该项目欢迎贡献：

• 测试：尝试不同的 MCP 服务器并报告兼容性
• 文档：分享使用模式和最佳实践
• 功能：实现持久连接、缓存或其他优化
• 集成：创建与流行 MCP 服务器的集成

仓库：https://github.com/GBSOSS/-mcp-to-skill-converter 许可证：MIT（开源，宽松）

研究方向

转换器开辟了有趣的研究问题：

结论

MCP to Skill Converter 代表了高效 LLM 工具集成的重大进步。通过应用渐进式披露模式，它实现了：

✅ 显著的令牌节省：在空闲状态下上下文消耗减少 90-99% ✅ 可扩展架构：随工具数量线性扩展，而不是二次增长 ✅ 按使用付费：仅在实际需要工具时才有上下文成本 ✅ 无缝集成：无需修改即可与标准 MCP 服务器配合使用 ✅ 生产就绪：与主要 MCP 实现一起使用（GitHub、Slack、PostgreSQL） ✅ 开源：MIT 许可，活跃的社区开发

关键要点

何时使用此工具

绝对使用当您拥有：

• 一个或多个 MCP 服务器中的 10+ 个工具
• 限制 Claude 有效性的上下文约束
• 间歇性的工具使用模式
• 需要同时访问的多个服务
• 高令牌使用带来的 API 成本担忧

考虑替代方案当您拥有：

• 1-5 个常用工具
• 需要持久连接的有状态操作
• 复杂的 OAuth 或交互式身份验证
• 实时流式传输要求

下一步

准备好优化您的 MCP 集成了吗？

git clone https://github.com/GBSOSS/-mcp-to-skill-converter
cd -mcp-to-skill-converter

pip install mcp

python mcp_to_skill.py --mcp-config your-config.json --output-dir ./skills

cp -r skills/* ~/.claude/skills/

相关资源

• MCP to Skill Converter：github.com/GBSOSS/-mcp-to-skill-converter
• 模型上下文协议：modelcontextprotocol.io
• Claude Skills 文档：docs.claude.com/en/docs/claude-skills
• MCP Builder Skill：分析 mcp-builder
• Claude Skills vs MCP 对比：Simon Willison 的博客

总结

这个全面的分析涵盖了：

• ✅ 传统 MCP 集成的上下文令牌爆炸问题
• ✅ 渐进式披露架构和 3 层加载策略
• ✅ 实际影响：通过 GitHub MCP 示例节省 90-99% 的令牌
• ✅ 从 MCP 服务器到 Claude Skill 的完整转换过程
• ✅ 使用异步 MCP 通信的执行器实现
• ✅ 安装和部署工作流程
• ✅ 何时使用转换器 vs. 传统 MCP
• ✅ 详细对比：令牌消耗和性能特征
• ✅ 跨多个行业的实际应用
• ✅ 转换策略和工具设计的最佳实践
• ✅ 常见陷阱和全面的故障排除指南
• ✅ 高级主题：自定义执行器、缓存、持久连接
• ✅ 未来发展方向和社区贡献

ℹ️ 来源信息

原始项目：MCP to Skill Converter

• 作者：GBSOSS
• 仓库：github.com/GBSOSS/-mcp-to-skill-converter
• 创建时间：2025 年 10 月 26 日
• 最后更新：2025 年 11 月 17 日
• 星标：72 | 分叉：8
• 许可证：MIT License
• 语言：Python
• 访问时间：2025-11-18

本文通过对项目仓库、文档和实际使用模式的全面分析生成。转换器代表了 AI 代理开发中紧迫问题的实用解决方案：大规模的高效工具集成。

准备好大幅降低您的上下文消耗了吗？ 今天就试用 MCP to Skill Converter，在您的 Claude 工作流程中体验渐进式披露的力量。