mcp
为AI代理提供文本摘要，优化上下文管理的MCP工具
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：为AI代理提供文本摘要，优化上下文管理的MCP工具 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-summarization-functions/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
‘请总结一下我们过去三天的所有对话记录，提取出关于项目需求变更的核心决策点。’，它会调用mcp summarization工具，将冗长的对话历史压缩成一份简洁的摘要，列出关键的需求变更和对应决策，帮助你快速回顾项目上下文。或者，当AI需要分析一篇很长的行业报告时，你可以说：‘先帮我把这份50页的PDF报告摘要成关键发现。’，AI会先使用该工具生成报告摘要，再基于摘要进行深入分析。
介绍
mcp summarization 工具旨在解决AI代理在处理长文本时面临的上下文窗口限制和Token消耗过高的问题。通过提供高效的文本摘要功能，它能够将冗长的文档、对话历史或数据报告浓缩为简洁的核心要点，从而帮助AI代理在有限的上下文窗口内保留最关键的信息。
使用时，开发者或用户可以通过MCP（Model Context Protocol）标准将该工具集成到AI代理的工作流中。当代理需要处理超出其上下文长度的内容时，可以调用此工具对原始文本进行摘要，然后将摘要结果而非全文提供给代理进行后续分析或决策，有效突破上下文长度的限制。
该工具特别适合需要处理大量文本数据或长对话历史的AI应用开发者、智能体开发者和内容创作者。无论是开发需要长期记忆的聊天机器人，还是构建需要分析长篇报告的数据处理管道，此工具都能显著提升代理的信息处理效率。
建议在集成前评估摘要的准确性和信息保留度是否满足特定任务需求。对于法律合同、精确代码等对原文完整性要求极高的场景，需谨慎使用摘要功能，或结合原文检索等其他技术。
核心特点
核心区别在于它专为MCP（Model Context Protocol）生态设计，能够无缝集成到遵循MCP标准的AI代理中，提供标准化的摘要服务接口。与通用摘要API相比，它更侧重于优化AI代理的上下文管理和长期记忆架构。
注意事项
不适合需要对原文进行逐字精确分析或法律效验的场景，摘要过程可能导致细节丢失。
常见问题
这个工具支持哪些语言的文本摘要？
主要针对中文和英文文本优化，具体支持语言需查看工具文档。
摘要的准确性和长度可以控制吗？
通常可以通过参数调节摘要的长度和密度，但具体控制粒度取决于工具的实现。