MCP 实战：用工具和提示模板封装商品信息核对

把「商品信息核对」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（商品页与参数表），按什么顺序处理，交付什么（不一致清单），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

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	商品信息核对（`product-qa-check`）
作用	核对商品页信息与实际参数是否一致
输入	商品页与参数表
输出	不一致清单
形态	带脚本
风险	低
适用人群	电商运营

处理流程分四步：

提取页面信息
与参数对照
标出差异
建议修改

这个技能需要运行本地脚本（解析文件、调用命令行工具等），要求运行环境允许执行代码；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("product-qa-check")

@mcp.tool()
def product_qa_check(content: str) -> str:
    """核对商品页信息与实际参数是否一致。content 为商品页与参数表。"""
    # 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 product_qa_check_guide() -> str:
    """商品信息核对的标准流程提示"""
    return """提取页面信息；与参数对照；标出差异；建议修改。输出：不一致清单"""

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": {
    "product-qa-check": { "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」，让智能体在电商运营提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「遵守平台规则，价格、库存以系统数据为准」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

用官方 SDK（Python 或 TypeScript）新建一个 MCP 服务项目
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
把标准流程写成 prompt 模板，供客户端调用
在客户端配置中注册服务并重启
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

假设你在店铺后台与表格中发出这样的请求（虚构示例）：

这是今天的商品页与参数表，按团队的商品信息核对流程处理一下。

智能体识别到任务与「商品信息核对」相关后，会依次提取页面信息、与参数对照、标出差异、建议修改。最终交付不一致清单，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始商品页与参数表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商品页与参数表，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，导致每次输出的不一致清单结构不同。
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。