uber
基于MCP协议，为LLM应用提供外部工具集成能力的服务器。
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：uber。 它的用途是：基于MCP协议，为LLM应用提供外部工具集成能力的服务器。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/uber/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我查一下服务器当前的磁盘使用情况。”，它会通过集成的eats-mcp-server调用系统工具，执行`df -h`命令，并将结果以清晰的格式返回给你。或者，你可以说：“分析一下这个日志文件里的错误。”，AI会借助服务器提供的文件读取工具，获取日志内容并进行初步的归纳分析。
介绍
eats-mcp-server 是一个遵循模型上下文协议（MCP）的服务器实现，旨在解决大型语言模型（LLM）应用在调用外部工具、访问实时数据或执行具体操作时存在的集成壁垒问题。它充当了LLM与外部世界之间的标准化桥梁。
使用上，开发者需要将此服务器与支持MCP协议的AI应用（如Claude Desktop）配合部署。服务器启动后，会向AI应用注册其提供的工具集，当用户在AI对话中提出相关需求时，AI可以调用这些工具来执行具体任务，例如查询数据或操作系统资源。
它非常适合智能体开发者、全栈工程师以及任何希望扩展AI助手能力边界的用户。通过它，开发者可以快速为自己的AI应用集成自定义功能，而无需深度修改模型本身。
建议在使用前熟悉MCP协议的基本概念，并确保运行环境满足服务器的依赖要求。由于它作为后端服务运行，需要一定的服务器部署和网络配置知识。
核心特点
此Skill严格遵循新兴的MCP协议标准，提供了与协议生态兼容的标准化集成方案，而非针对单一AI平台或工具的定制化脚本。它更侧重于为开发者提供一个可扩展的、协议化的工具集成底座。
注意事项
不适合不熟悉服务器部署、命令行操作或MCP协议概念的普通终端用户直接使用。
常见问题
MCP是什么？
MCP（Model Context Protocol）是一个开源协议，用于标准化AI应用与外部工具和数据源之间的通信方式。
这个服务器能和哪些AI一起用？
理论上任何支持MCP客户端协议的AI应用都可以，例如配置了MCP服务器的Claude Desktop。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/uber/raw/index.md 读取 uber 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/uber/raw/index.md（查看排版版本）