MCP-backed Skill を使う
AI Agent 向け: このページの Markdown 版は https://ankole.agentbull.com/ja-JP/docs/using-mcp/index.md にあります。ドキュメント索引は https://ankole.agentbull.com/ja-JP/llms.txt にあります。
Ankole は Skills の背後で MCP を使います。ドメインのルーティングと結果のルールは Skill が担います。固定された mcporter CLI は、Skill が選んだあの 1 つの tool について、プロトコル発見と呼び出しを担います。
Agent 固有のドメイン統合では、MCP server を Agent に直接登録しないでください。それを宣言する Skill を有効にしてください。その Skill を無効にすると、依存関係は次回の実行から消えます。
Main Agent と Background Agent Job
MCP の tool 名ではなく、業務の結果を Agent に依頼してください。Agent は一致する Skill を読み、1 つの tool を選び、必要なときだけその tool の現在の schema を確認します。その後、JSON の引数オブジェクトを stdin に渡して mcporter を呼び出します。
Main Agent は command tool を使います。Background Agent Job は Codex terminal を使います。どちらの経路も、MCP catalog 全体を model のネイティブ tool として公開しません。
Automation Job
Automation Job は Skill の指示を読みません。main.ts を書く Agent は、選んだ tool、引数、範囲(bounds)、結果のチェックをスクリプトに組み込む必要があります。
Automation の各 attempt は、MCPORTER_CONFIG を通じて、現在有効な Skill の依存関係と最新の Agent WorkerEnv を受け取ります。Bun.spawn で mcporter を呼び出し、JSON を stdin に書き、exit code を確認し、stdout をパースしてください。~/.mcporter/mcporter.json を作成しないでください。
Credential
Skill は MCP_HTTP_TOKEN のような credential の変数名を保存します。その値は Environment variables で設定します。生成される config には変数名が含まれ、値は含まれません。
変数がない場合、呼び出しは失敗します。token を chat、Skill、スクリプト、引数ファイル、shell コマンドに貼り付けないでください。
失敗と結果の範囲
無効な宣言や競合する server 定義は、model コマンドや Automation スクリプトが開始する前に失敗します。transport、protocol、argument、server のエラーは、mcporter を非ゼロの exit にさせます。
Command のログと Automation のログには上限があります。Skill のページネーション、鮮度、warning、部分結果(partial-result)のルールに従ってください。process が成功終了しても、業務の結果が完全であることを証明するわけではありません。
参考
- MCP server reference は、宣言と実行時の挙動を定義します。
- Writing a Skill は、作成の形を示します。
- Environment variables は、credential の保存場所を定義します。