教师与培训师经常要做「作文批改辅助」这类事：给出作文的结构、语言与内容反馈。每次都从头写提示词，结果时好时坏；把它做成智能体 Skill，就能让智能体每次按同一套步骤执行，输出结构也更稳定。

本文介绍如何在 MCP 服务 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能作文批改辅助（essay-feedback）
作用给出作文的结构、语言与内容反馈
输入作文
输出批改意见
形态纯提示词
风险低
适用人群教师与培训师

处理流程分四步：

  1. 评价结构
  2. 指出语言问题
  3. 肯定亮点
  4. 给出修改建议

这个技能纯指令型，不需要额外脚本或外部连接，复制到大多数平台都能用；风险较低，但输出仍需快速过目再使用。

在 MCP 服务 中是什么形态

MCP（模型上下文协议）是一个开放协议，让智能体以统一方式调用外部工具、读取资源和使用提示模板。把技能中需要确定性执行的部分写成 MCP 工具，就能在支持 MCP 的多个客户端中复用。

MCP 服务可以本地运行（stdio），也可以部署为远程服务；在客户端的 MCP 配置中注册后，智能体即可发现其中的工具。

示例配置

# server.py —— 示意代码，需安装官方 MCP Python SDK
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("essay-feedback")

@mcp.tool()
def essay_feedback(content: str) -> str:
    """给出作文的结构、语言与内容反馈。content 为作文。"""
    # 在这里做确定性的预处理：读取、解析、统计、校验
    lines = [x for x in content.splitlines() if x.strip()]
    return f"共 {len(lines)} 行有效内容，已完成预处理"

@mcp.prompt()
def essay_feedback_guide() -> str:
    """作文批改辅助的标准流程提示"""
    return """评价结构；指出语言问题；肯定亮点；给出修改建议。输出：批改意见"""

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

客户端侧的注册配置通常类似下面这样（文件位置与字段以所用客户端文档为准）：

{
  "mcpServers": {
    "essay-feedback": { "command": "python", "args": ["server.py"] }
  }
}

示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在教师与培训师提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「面向未成年人的内容需要额外审核」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 用官方 SDK（Python 或 TypeScript）新建一个 MCP 服务项目
  2. 把技能中可确定执行的步骤写成工具函数，docstring 写清用途与参数
  3. 把标准流程写成 prompt 模板，供客户端调用
  4. 在客户端配置中注册服务并重启
  5. 用调试工具或客户端调用一次，检查返回

实操：一次完整的运行

假设你在课件、题库与学习平台中发出这样的请求（虚构示例）：

用作文批改辅助技能处理这份作文，输出批改意见。

智能体识别到任务与「作文批改辅助」相关后，会依次评价结构、指出语言问题、肯定亮点、给出修改建议。最终交付批改意见，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始作文抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

先用 MCP 官方调试工具单独调用每个工具，再在客户端中让智能体端到端完成一次任务。

针对这个技能，还建议额外准备：

  • 一份信息齐全的标准作文，检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效

常见坑

  • 工具描述太模糊，智能体不知道何时调用。
  • 工具权限过大（如任意执行命令），一旦被提示注入就可能造成损失。
  • 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的批改意见结构不同。
  • 没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。