LLM Agent开发实战：从零构建基于MCP架构的Skill系统

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在开发 LLM Agent 时，我发现随着技能 (Skill) 数量增加，系统逐渐变得难以维护。常见问题包括：

技能耦合度高：修改一个技能可能意外影响其他功能
复用困难：相似逻辑重复实现，比如多个技能都需要调用 API 但各自为政
管理混乱：缺乏统一的生命周期管理和执行策略

这让我意识到需要一种更科学的架构设计——这就是 MCP 架构的用武之地。

MCP 代表模块化(Modular)、可组合(Composable)、流水线化(Pipeline)，其核心思想是：

模块化：每个技能是独立的 Python 类，包含完整输入输出处理
可组合：通过标准化接口实现技能间的数据传递
流水线化：执行过程分为预处理→执行→后处理三个阶段

与传统架构相比，MCP 的优势在于：

开发效率提升：新增技能只需实现核心逻辑
调试更方便：每个阶段可单独测试
资源利用率高：支持并行执行独立技能

from abc import ABC, abstractmethod
import logging

class BaseSkill(ABC):
    """技能基类，所有自定义技能必须继承此类"""

    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__)

    @property
    def name(self):
        """技能唯一标识"""
        return self.__class__.__name__

    def pre_process(self, context: dict) -> dict:
        """预处理阶段：参数校验、资源初始化"""
        self.logger.info(f"[{self.name}] Pre-processing")
        return context

    @abstractmethod
    def execute(self, context: dict) -> dict:
        """执行阶段：必须由子类实现"""
        pass

    def post_process(self, context: dict) -> dict:
        """后处理阶段：结果格式化、资源释放"""
        self.logger.info(f"[{self.name}] Post-processing")
        return context

    def __call__(self, context: dict) -> dict:
        """完整执行流水线"""
        try:
            context = self.pre_process(context)
            context = self.execute(context)
            return self.post_process(context)
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Skill execution failed: {str(e)}")
            raise

class SkillPipeline:
    """管理技能执行顺序和上下文传递"""

    def __init__(self):
        self.skills = []

    def add_skill(self, skill: BaseSkill, priority: int = 0):
        """添加技能并指定优先级"""
        self.skills.append((priority, skill))
        self.skills.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)

    def run(self, initial_context: dict) -> dict:
        """顺序执行所有技能"""
        context = initial_context
        for _, skill in self.skills:
            context = skill(context)
        return context

并发执行：对无依赖的技能使用线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def parallel_run(self, context):
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        futures = [executor.submit(skill, context.copy()) 
                  for _, skill in self.skills]
        return [f.result() for f in futures]