把「用户旅程图」写成 MCP 服务:工具定义与客户端配置
产品经理与项目经理经常要做「用户旅程图」这类事:梳理用户旅程与痛点。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 | 用户旅程图(user-journey) |
| 作用 | 梳理用户旅程与痛点 |
| 输入 | 用户研究资料 |
| 输出 | 旅程图 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 产品经理与项目经理 |
处理流程分四步:
- 划分阶段
- 描述行为与情绪
- 标出痛点
- 提出机会
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("user-journey")
@mcp.tool()
def user_journey(content: str) -> str:
"""梳理用户旅程与痛点。content 为用户研究资料。"""
# 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 user_journey_guide() -> str:
"""用户旅程图的标准流程提示"""
return """划分阶段;描述行为与情绪;标出痛点;提出机会。输出:旅程图"""
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": {
"user-journey": { "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」,让智能体在产品经理与项目经理提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「优先级与对外承诺需要团队确认」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
假设你在文档、看板与会议工具中发出这样的请求(虚构示例):
这是今天的用户研究资料,按团队的用户旅程图流程处理一下。
智能体识别到任务与「用户旅程图」相关后,会依次划分阶段、描述行为与情绪、标出痛点、提出机会。最终交付旅程图,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始用户研究资料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用户研究资料,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,导致每次输出的旅程图结构不同。
- 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
- 用户旅程图 · SKILL.md 写法
- 用户旅程图 · 安全审查
- 用户旅程图 · 效果评估
- 需求变更评估 · MCP 服务 版
- 需求优先级 · MCP 服务 版
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
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。