О программе
Этот навык позволяет использовать MCP-серверы по запросу через CLI-инструмент mcp, давая разработчикам возможность динамически обнаруживать и вызывать инструменты без постоянных интеграций. Он идеально подходит для изучения возможностей серверов, выполнения разовых вызовов или тестирования функциональности MCP, избегая при этом загрязнения контекста. Для работы навыка требуется, чтобы CLI mcp был установлен и доступен в системном пути PATH.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add obra/superpowers-lab -a claude-code/plugin add https://github.com/obra/superpowers-labgit clone https://github.com/obra/superpowers-lab.git ~/.claude/skills/mcp-cliСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
MCP CLI: On-Demand MCP Server Usage
Use the mcp CLI tool to dynamically discover and invoke MCP server capabilities without pre-configuring them as permanent integrations.
When to Use This Skill
Use this skill when you need to:
- Explore an MCP server's capabilities before deciding to use it
- Make one-off calls to an MCP server without permanent integration
- Access MCP functionality without polluting the context window
- Test or debug MCP servers
- Use MCP servers that aren't pre-configured
Prerequisites
The mcp CLI must be installed at ~/.local/bin/mcp. If not present:
# Clone and build
cd /tmp && git clone --depth 1 https://github.com/f/mcptools.git
cd mcptools && CGO_ENABLED=0 go build -o ~/.local/bin/mcp ./cmd/mcptools
Always ensure PATH includes the binary:
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
Discovery Workflow
Step 1: Discover Available Tools
mcp tools <server-command>
Examples:
# Filesystem server
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/allow
# Memory/knowledge graph server
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
# GitHub server (requires token)
mcp tools docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN ghcr.io/github/github-mcp-server
# HTTP-based server
mcp tools https://example.com/mcp
Step 2: Discover Resources (if supported)
mcp resources <server-command>
Resources are data sources the server exposes (files, database entries, etc.).
Step 3: Discover Prompts (if supported)
mcp prompts <server-command>
Prompts are pre-defined prompt templates the server provides.
Step 4: Get Detailed Info (JSON format)
# For full schema details including parameter types
mcp tools --format json <server-command>
mcp tools --format pretty <server-command>
Making Tool Calls
Basic Syntax
mcp call <tool_name> --params '<json>' <server-command>
Examples
Read a file:
mcp call read_file --params '{"path": "/tmp/example.txt"}' \
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
Write a file:
mcp call write_file --params '{"path": "/tmp/test.txt", "content": "Hello world"}' \
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
List directory:
mcp call list_directory --params '{"path": "/tmp"}' \
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
Create entities (memory server):
mcp call create_entities --params '{"entities": [{"name": "Project", "entityType": "Software", "observations": ["Uses TypeScript"]}]}' \
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
Search (memory server):
mcp call search_nodes --params '{"query": "TypeScript"}' \
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
Complex Parameters
For nested objects and arrays, ensure valid JSON:
mcp call edit_file --params '{
"path": "/tmp/file.txt",
"edits": [
{"oldText": "foo", "newText": "bar"},
{"oldText": "baz", "newText": "qux"}
]
}' npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
Output Formats
# Table (default, human-readable)
mcp call <tool> --params '{}' <server>
# JSON (for parsing)
mcp call <tool> --params '{}' -f json <server>
# Pretty JSON (readable JSON)
mcp call <tool> --params '{}' -f pretty <server>
Reading Resources
# List available resources
mcp resources <server-command>
# Read a specific resource
mcp read-resource <resource-uri> <server-command>
# Alternative syntax
mcp call resource:<resource-uri> <server-command>
Using Prompts
# List available prompts
mcp prompts <server-command>
# Get a prompt (may require arguments)
mcp get-prompt <prompt-name> <server-command>
# With parameters
mcp get-prompt <prompt-name> --params '{"arg": "value"}' <server-command>
Server Aliases (for repeated use)
If using a server frequently during a session:
# Create alias
mcp alias add fs npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user
# Use alias
mcp tools fs
mcp call read_file --params '{"path": "README.md"}' fs
# List aliases
mcp alias list
# Remove when done
mcp alias remove fs
Aliases are stored in ~/.mcpt/aliases.json.
Authentication
HTTP Basic Auth
mcp tools --auth-user "username:password" https://api.example.com/mcp
Bearer Token
mcp tools --auth-header "Bearer your-token-here" https://api.example.com/mcp
Environment Variables (for Docker-based servers)
mcp tools docker run -i --rm \
-e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="$GITHUB_TOKEN" \
ghcr.io/github/github-mcp-server
Transport Types
Stdio (default for npx/node commands)
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
HTTP (auto-detected for http/https URLs)
mcp tools https://example.com/mcp
SSE (Server-Sent Events)
mcp tools http://localhost:3001/sse
# Or explicitly:
mcp tools --transport sse http://localhost:3001
Common MCP Servers
Filesystem
# Allow access to specific directory
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/allow
Memory (Knowledge Graph)
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
GitHub
export GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="your-token"
mcp tools docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN ghcr.io/github/github-mcp-server
Brave Search
export BRAVE_API_KEY="your-key"
mcp tools npx -y @anthropic/mcp-server-brave-search
Puppeteer (Browser Automation)
mcp tools npx -y @anthropic/mcp-server-puppeteer
Best Practices
1. Always Discover First
Before calling tools, run mcp tools to understand what's available and the exact parameter schema.
2. Use JSON Format for Parsing
When you need to process results programmatically:
mcp call <tool> --params '{}' -f json <server> | jq '.field'
3. Validate Parameters
The table output shows parameter signatures. Match them exactly:
param:str= stringparam:num= numberparam:bool= booleanparam:str[]= array of strings[param:str]= optional parameter
4. Handle Errors Gracefully
Tool calls may fail. Check exit codes and stderr:
if ! result=$(mcp call tool --params '{}' server 2>&1); then
echo "Error: $result"
fi
5. Use Aliases for Multi-Step Operations
If making several calls to the same server:
mcp alias add tmp-server npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
mcp call list_directory --params '{"path": "/tmp"}' tmp-server
mcp call read_file --params '{"path": "/tmp/file.txt"}' tmp-server
mcp alias remove tmp-server
6. Restrict Capabilities with Guard
For safety, limit what tools are accessible:
# Only allow read operations
mcp guard --allow 'tools:read_*,list_*' --deny 'tools:write_*,delete_*' \
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home
Debugging
View Server Logs
mcp tools --server-logs <server-command>
Check Alias Configuration
cat ~/.mcpt/aliases.json
Verbose Output
Use --format pretty for detailed JSON output to debug parameter issues.
Quick Reference
| Action | Command |
|---|---|
| List tools | mcp tools <server> |
| List resources | mcp resources <server> |
| List prompts | mcp prompts <server> |
| Call tool | mcp call <tool> --params '<json>' <server> |
| Read resource | mcp read-resource <uri> <server> |
| Get prompt | mcp get-prompt <name> <server> |
| Add alias | mcp alias add <name> <server-command> |
| Remove alias | mcp alias remove <name> |
| JSON output | Add -f json or -f pretty |
Example: Complete Workflow
# 1. Discover what's available
mcp tools npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user/project
# 2. Check for resources
mcp resources npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user/project
# 3. Create alias for convenience
mcp alias add proj npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user/project
# 4. Explore directory structure
mcp call directory_tree --params '{"path": "/home/user/project"}' proj
# 5. Read specific files
mcp call read_file --params '{"path": "/home/user/project/README.md"}' proj
# 6. Search for patterns
mcp call search_files --params '{"path": "/home/user/project", "pattern": "**/*.ts"}' proj
# 7. Clean up alias
mcp alias remove proj
Troubleshooting
"command not found: mcp"
Ensure PATH is set: export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
JSON parse errors
- Escape special characters properly
- Avoid shell expansion issues by using single quotes around JSON
- For complex JSON, write to a temp file and use
--params "$(cat params.json)"
Server timeout
Some servers take time to start. The mcp CLI waits for initialization automatically.
Permission denied
For filesystem server, ensure the allowed directory path is correct and accessible.
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill mcp-cli?
mcp-cli — это Claude Skill от obra. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с mcp-cli, без дополнительных запросов.
Как установить mcp-cli?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте mcp-cli в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится mcp-cli?
mcp-cli относится к категории Разработка.
Можно ли использовать mcp-cli бесплатно?
Да. mcp-cli размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
qmd — это локальный инструмент командной строки для поиска и индексирования, который позволяет разработчикам индексировать и осуществлять поиск по локальным файлам с использованием гибридного поиска, сочетающего BM25, векторные эмбеддинги и реранкинг. Он поддерживает как использование через командную строку, так и режим MCP (Model Context Protocol) для интеграции с Claude. Инструмент использует Ollama для создания эмбеддингов и хранит индексы локально, что делает его идеальным для поиска по документации или кодовой базе прямо из терминала.
Этот навык выполняет планы реализации, создавая нового суб-агента для каждой независимой задачи, проводя проверку кода между задачами. Он позволяет быстро итерировать, сохраняя контроль качества через этот процесс ревью. Используйте его при работе в основном с независимыми задачами в рамках одной сессии, чтобы обеспечить непрерывный прогресс со встроенными проверками качества.
Навык mcporter позволяет разработчикам управлять и вызывать серверы Model Context Protocol (MCP) напрямую из Claude. Он предоставляет команды для вывода списка доступных серверов, вызова их инструментов с аргументами, а также для обработки аутентификации и управления жизненным циклом демона. Используйте этот навык для интеграции и тестирования функциональности серверов MCP в вашем рабочем процессе разработки.
Этот навык развертывает и оркестрирует агентов Vertex AI ADK с использованием протокола A2A, управляя обнаружением AgentCard, отправкой задач и поддерживая инструменты, такие как песочница для выполнения кода и Memory Bank. Он позволяет создавать мультиагентные системы с последовательными, параллельными или циклическими схемами оркестрации на Python, Java или Go. Используйте его, когда требуется развернуть агентов ADK или оркестрировать рабочие процессы агентов в Google Cloud.
