mcp

基于MCP SDK的状态管理工具，支持跨会话保存与测试。

安装使用

复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：

帮我安装这个 AI Skill：mcp。
它的用途是：基于MCP SDK的状态管理工具，支持跨会话保存与测试。
详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-continuity-server-fixed/
请根据该页面的说明完成安装。

‘将当前接口测试的配置和已完成的用例保存为状态“api_test_v1”。’ 它会调用该Skill，将你的测试上下文持久化。几天后，你可以开启新会话并说：‘加载状态“api_test_v1”，继续执行剩余的测试用例。’ AI便能恢复之前的全部测试环境，无缝继续工作。

这个Skill解决了AI助手在对话中难以保持长期状态记忆的问题。传统的AI对话通常是孤立的，每次会话结束后，之前设置的状态、变量或上下文就会丢失，导致在多轮对话或跨会话协作时效率低下。

通过集成MCP（Model Context Protocol）SDK 1.7，该工具为AI助手提供了一个持久化的状态管理服务器。开发者或用户可以通过简单的指令，将当前会话中的重要状态（如配置、中间数据、任务进度）保存到服务器，并在后续的会话中随时加载回来，实现工作的无缝衔接。

它非常适合需要连续、多步骤协作的开发者、测试工程师和项目经理。例如，在调试一个复杂Bug时，可以将当前的排查步骤和关键日志保存下来，下次继续；或者在制定项目计划时，分多次完善细节而无需每次都从头开始。

使用建议是，将其作为开发或项目管理流程中的“记忆中枢”，定期保存关键节点状态。注意事项包括：需要确保状态服务器的稳定性和安全性，避免保存敏感信息；同时，状态的定义和结构需要用户自己规划清晰，以确保加载后能有效利用。

核心区别在于其基于官方的MCP SDK 1.7构建，确保了协议的兼容性和稳定性；并且它专注于解决“跨会话状态持久化”这一具体痛点，而非泛化的工具集成，提供了专门的状态保存、加载和测试接口。

不适合处理需要实时同步或极高并发访问的状态管理场景，也不适合存储大量非结构化数据（如图片、视频）。

这个工具能保存哪些类型的状态？

可以保存任何可序列化为JSON的数据，如配置对象、代码片段、任务进度、测试数据等。

状态数据存储在哪里？安全吗？

数据默认存储在您自己运行的MCP服务器上，您需要自行负责服务器的安全和访问控制。