Claude代码的代码执行者技能

全面的克劳德代码技能，通过启动编写和执行代码的子代理，实现高效的多工具MCP工作流程，将令牌开销降低高达98%。

概述

此技能教Claude Code如何使用 子代理架构克劳德·科德没有将所有MCP工具模式加载到主上下文中（导致令牌膨胀），而是启动了一个子代理，该子代理编写TypeScript或Python代码来组合多个MCP工具调用。

主要优势

代币减少98%：主上下文没有MCP服务器→ 没有代币膨胀（1.6k对141k代币）
多工具组合：在单个代码执行中组合多个MCP操作
复杂逻辑：循环、条件语句、数据转换、重试逻辑
并行执行：同时从多个来源获取
缓存模式：12个经过验证的脚本示例（6个TypeScript+6个Python）
渐进呈现：仅在子代理上下文中加载MCP工具

建筑

Main Claude Code (NO MCP servers configured)
    ↓
    Recognizes multi-tool MCP workflow
    ↓
    Launches subagent via Task tool
    ↓
Subagent (HAS MCP servers configured)
    ↓
    Writes TypeScript/Python code
    ↓
    Executes via Bash (deno run / python)
    ↓
    Code imports local MCP client library
    ↓
    MCP client calls tools via MCP protocol
    ↓
    Returns results to main context

为什么这样做：

主上下文保持干净（未加载MCP模式）
子代理上下文是孤立的、可丢弃的
代码执行允许复杂的多工具组合
结果汇总并返回主

先决条件

必需

克劳德代码 （终端或网络版本）

- 了解了：https://docs.claude.com/en/docs/claude-code

德诺（用于TypeScript执行）

   curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh

Python 3.8+ （用于Python执行）

   python3 --version  # Should be 3.8 or higher

MCP服务器 您想使用

- 文件系统： @modelcontextprotocol/server-filesystem - PostgreSQL： mcp-server-postgres - SQLite： mcp-server-sqlite - github： mcp-server-github - 或您的自定义MCP服务器

不需要的

❌ 代码执行器MCP服务器（我们在本地实现MCP客户端）
❌ 主克劳德代码配置中的MCP服务器（保持上下文干净）

安装

第一步：安装技能

# Clone this repository
git clone https://github.com/mcfearsome/cc-mcp-executor-skill.git

# Install for main Claude Code instance (global)
cp -r cc-mcp-executor-skill/code-executor ~/.claude/skills/

# OR install for specific project (local)
mkdir -p .claude/skills
cp -r cc-mcp-executor-skill/code-executor .claude/skills/

步骤2：配置子代理MCP服务器

创建 ~/.claude/subagent-mcp.json （或特定项目 .claude/subagent-mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp", "/home/user/projects"]
    },
    "postgres": {
      "command": "mcp-server-postgres",
      "args": ["--connection", "postgresql://localhost/mydb"]
    },
    "github": {
      "command": "mcp-server-github",
      "args": ["--token-file", "/home/user/.github-token"]
    }
  }
}

步骤3：了解MCP客户端配置

MCP客户端库从以下位置读取配置 ~/.mcp.json 或 MCP_CONFIG_PATH 有人是。

关键：不要符号链接或全局导出MCP_CONFIG_PATH

为什么？如果你符号链接 ~/.claude/subagent-mcp.json 到 ~/.mcp.json，或全球出口 MCP_CONFIG_PATH那么 主克劳德代码将加载所有MCP服务器，破坏了整个目的（减少98%的代币）。

正确方法：

子代理集 MCP_CONFIG_PATH 暂时在Bash执行命令中：

MCP_CONFIG_PATH=~/.claude/subagent-mcp.json deno run --allow-read --allow-run --allow-env script.ts

这种方式：

✅ 主克劳德代码没有加载MCP服务器（保持上下文干净）
✅ 子代理执行集 MCP_CONFIG_PATH 暂时
✅ MCP客户端仅在代码执行期间读取子代理配置
✅ 令牌开销隔离到子代理上下文

此步骤中不需要任何操作 -子代理处理设置 MCP_CONFIG_PATH 执行代码时自动执行。

步骤4：验证安装

# Check skill is installed
ls -la ~/.claude/skills/code-executor/

# You should see:
# - SKILL.md (main skill file)
# - SUBAGENT_SETUP.md (configuration guide)
# - lib/ (MCP client libraries)
# - scripts/ (cached patterns)
# - templates/ (starting points)

快速开始

示例1：简单文件处理

用户请求：

"Read all JSON files in /tmp/data and count total records"

克劳德代码（主）： 识别多工具工作流程→ 启动子代理

子代理：

使用以下方式编写代码 scripts/typescript/file-processing.ts 模式
通过以下方式列出文件 mcp__filesystem__listDirectory
通过以下方式读取每个JSON文件 mcp__filesystem__readFile
统计记录
返回：“已处理15个文件，共1247条记录”

示例2：多源数据聚合

用户请求：

"Fetch users from database, enrich with GitHub profile data, store results"

克劳德代码（主）： 识别多工具工作流程→ 启动子代理

子代理：

用途 scripts/typescript/data-aggregation.ts 模式
通过以下方式获取用户 mcp__database__query
通过并行方式进行丰富 mcp__github__getUser
商店通过 mcp__database__insert
返回：“已富集234个用户，存储成功”

示例3：错误恢复

用户请求：

"Fetch data from primary API, fallback to secondary if it fails"

克劳德代码（主）： 识别错误恢复模式→ 启动子代理

子代理：

用途 scripts/typescript/error-recovery.ts 模式
尝试主API并重试
失败后退回到次要位置
返回：“在主要超时后从辅助API检索”

技能结构

code-executor/
├── SKILL.md                    # Main skill file (Claude Code reads this)
├── SUBAGENT_SETUP.md           # Configuration guide
├── TYPESCRIPT_GUIDE.md         # TypeScript patterns reference
├── PYTHON_GUIDE.md             # Python patterns reference
├── EXAMPLES.md                 # Complete real-world examples
├── REFERENCE.md                # MCP client API reference
├── lib/                        # MCP client libraries
│   ├── mcp-client.ts           # TypeScript/Deno MCP client
│   └── mcp_client.py           # Python MCP client
├── scripts/                    # Cached executable patterns
│   ├── typescript/
│   │   ├── multi-tool-workflow.ts      # Sequential pipeline
│   │   ├── parallel-execution.ts       # Concurrent operations
│   │   ├── error-recovery.ts           # Retry logic
│   │   ├── file-processing.ts          # Batch file ops
│   │   ├── conditional-logic.ts        # Dynamic tool selection
│   │   └── data-aggregation.ts         # Multi-source merging
│   └── python/
│       ├── multi_tool_workflow.py
│       ├── parallel_execution.py
│       ├── error_recovery.py
│       ├── file_processing.py
│       ├── conditional_logic.py
│       └── data_aggregation.py
└── templates/                  # Minimal starting points
    ├── basic-typescript.template.ts
    ├── basic-python.template.py
    ├── multi-tool.template.ts
    └── multi-tool.template.py

运作原理

主克劳德代码（YOU）

当您遇到多工具MCP工作流时：

✅ 识别模式（3+MCP工具、复杂逻辑等）
✅ 通过任务工具启动子代理
✅ 提供引用缓存脚本的明确说明
✅ 指定可用的MCP工具
✅ 定义预期输出
✅ 接收并报告结果

你不能：

❌ 配置MCP服务器（保持上下文干净）
❌ 加载MCP工具模式（无令牌膨胀）
❌ 自己编写代码（子代理执行）

2.子代理执行

子代理：

读取引用的缓存脚本模式
编写改编的Types/Python代码
导入MCP客户端库
通过Bash执行代码
代码根据需要调用多个MCP工具
将摘要返回到主上下文

3.MCP客户端库

MCP协议客户端的本地实现：

TypeScript(lib/mcp-client.ts):

import { callMCPTool } from '../../lib/mcp-client.ts';

const result = await callMCPTool('mcp__filesystem__readFile', {
  path: '/data/file.json'
});

pythonlib/mcp_client.py):

from lib.mcp_client import call_mcp_tool

result = await call_mcp_tool('mcp__filesystem__readFile', {
    'path': '/data/file.json'
})

何时使用此技能

✅ 使用时间：

多工具MCP工作流程 （需要3+次工具调用）

- 列出文件、读取每个文件、聚合数据、存储在数据库中

复杂的数据处理

- “从数据库获取，使用API进行丰富，筛选，消除重复，存储”

有条件的工具选择

- 尝试主API，回退到辅助，然后缓存

并行操作

- “同时从5个不同的API获取”

重试逻辑和错误恢复

- “以指数级回退重试，直到成功”

❌ 在以下情况下请勿使用：

单个简单的工具调用 -直接打电话
无需MCP工具 -定期任务规划
UI/用户交互 -使用斜线命令
简单的顺序操作 -直接通话更清晰

缓存脚本模式

TypeScript

多工具工作流.ts -顺序流水线（Fetch→ 变换→ 验证→ 商店→ 报告）
并行执行.ts -与Promise.all并发操作
错误恢复.ts -使用指数回退重试逻辑
文件处理.ts -带过滤的批处理文件操作
条件逻辑ts -基于数据的动态刀具选择
数据聚合.ts -多源数据合并

python

Python中的相同模式：

multitool_workflow.py
并行执行.py
error_recovery.py
file_processing.py
条件逻辑.py
data_aggregation.py

MCP工具命名

格式: mcp____

例子:

mcp__filesystem__readFile
mcp__database__query
mcp__github__createPullRequest

这 `` 名称来自您的子代理MCP配置。

故障排除

技能未激活

问题：Claude Code不使用该技能

解决方案:

检查安装： ls ~/.claude/skills/code-executor/SKILL.md
在SKILL.md中验证YAML frontmatter
尝试使用明确的语言：“使用代码执行器技能来处理这个多工具工作流”

未找到工具

问题: Error: MCP tool 'mcp__server__tool' not found

解决方案:

检查工具名称格式： mcp____
在子代理配置中验证服务器： cat ~/.mcp.json
确保服务器正在运行（手动测试）

未找到MCP配置

问题：“找不到MCP配置文件：~/.MCP.json”

原因：未设置子代理执行命令 MCP_CONFIG_PATH

解决方案:

验证子代理Bash命令是否包括： MCP_CONFIG_PATH=~/.claude/subagent-mcp.json
检查配置文件是否存在： ls -la ~/.claude/subagent-mcp.json
审查SKILL.md，确保执行示例包括MCP_CONFIG_PATH

不要：Symlink或全局导出MCP_CONFIG_PATH（这会破坏架构）

权限不足

问题：无法读取/写入文件或访问网络

解决方案:

检查Deno权限：包括 --allow-read --allow-run --allow-env
验证文件路径是否在允许的目录中（MCP服务器配置）
检查MCP服务器是否具有必要的权限

代码执行失败

问题：子代理的代码不运行

解决方案:

检查Deno是否已安装： deno --version
检查是否安装了Python： python3 --version
检查生成的代码是否存在语法错误
检查MCP客户端导入路径是否正确

配置

主克劳德代码

无MCP服务器 在 .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    // Keep this empty or don't create the file
  }
}

子代理MCP服务器

创建 ~/.claude/subagent-mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/allowed/paths"]
    },
    "database": {
      "command": "mcp-server-postgres",
      "args": ["--connection", "postgresql://..."]
    }
  }
}

看子代理_设置.md 获取完整的配置指南。

安全考虑

沙盒执行

- TypeScript：具有显式权限的Deno运行时 - Python：访问受限的子进程

MCP服务器安全

- 文件系统：仅限于允许的路径 - 数据库：尽可能使用只读连接 - 网络：服务器可以发出网络请求

最佳实践

- 在敏感上下文中审查生成的代码 - 以最低权限配置MCP服务器 - 使用允许列表限制工具访问 - 避免日志中的敏感数据

代码执行风险

- 子代理编写并执行代码 - 在生产中执行之前审核生成的脚本 - 考虑在隔离环境中运行

文档

技能.md -主要技能说明（Claude Code阅读内容）
子代理_设置.md -完整的配置指南
类型脚本_GUIDE.md -TypeScript模式和Deno
PYTHON_GUIDE.md -Python模式和异步
示例.md -6个完整的现实世界示例
参考.md -MCP客户API参考

贡献

欢迎投稿！要添加新的缓存脚本或改进文档，请执行以下操作：

分叉存储库
创建要素分支
将脚本添加到 scripts/typescript/ 或 scripts/python/
包括综合标题：

- 目的和用例 - 适应说明 - 示例用法

使用实际的MCP工具测试脚本
提交拉取请求

发展

添加新脚本

在适当的目录中创建脚本文件
包括标题文档
导入MCP客户端库
使用真实的MCP工具进行测试
如果添加新类别，请更新README

测试脚本

# Test TypeScript script
MCP_CONFIG_PATH=~/.claude/subagent-mcp.json \
  deno run --allow-read --allow-run --allow-env scripts/typescript/your-script.ts

# Test Python script
MCP_CONFIG_PATH=~/.claude/subagent-mcp.json \
  python scripts/python/your_script.py

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件

支持

关于以下问题：

这个技能：在此存储库中打开一个问题
克劳德代码：参见https://docs.claude.com/en/docs/claude-code
MCP协议：参见https://modelcontextprotocol.io
德诺：参见https://deno.land
特定MCP服务器：检查各自的存储库

更新日志

v2.0.0（2025-11-11）-子代理架构

破坏性更改：

从代码执行器MCP依赖到子代理架构的完全重新设计
主克劳德代码不再需要配置MCP服务器
子代理通过本地MCP客户端处理代码执行

新

本地MCP客户端库（TypeScript+Python）
子代理配置指南
完全重写了子代理模式的SKILL.md
更新了新架构的所有脚本和模板

优点：

主上下文中令牌减少98%
没有外部依赖（除了Deno/Python）
更灵活、更高效的执行

v1.0.0（2025-11-11）-初始版本

12个缓存脚本（6个TypeScript+6个Python）
4个模板文件
综合文档（5个指南文件）
支持TypeScript（Deno）和Python执行

致谢

灵感来自代码执行器MCP 作者阿伯米娅24
由Anthropic为克劳德代码生态系统构建
感谢MCP社区提供协议规范

______________________________________________________________________

Cc MCP Executor Skill

快速接入

详细介绍

Claude代码的代码执行者技能

概述

主要优势

建筑

先决条件

必需

不需要的

安装

第一步：安装技能

步骤2：配置子代理MCP服务器

步骤3：了解MCP客户端配置

步骤4：验证安装

快速开始

示例1：简单文件处理

示例2：多源数据聚合

示例3：错误恢复

技能结构

运作原理

主克劳德代码（YOU）

2.子代理执行

3.MCP客户端库

何时使用此技能

✅ 使用时间：

❌ 在以下情况下请勿使用：

缓存脚本模式

TypeScript

python

MCP工具命名

故障排除

技能未激活

未找到工具

未找到MCP配置

权限不足

代码执行失败

配置

主克劳德代码

子代理MCP服务器

安全考虑

文档

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添加新脚本

测试脚本

许可证

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支持

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v2.0.0（2025-11-11）-子代理架构

v1.0.0（2025-11-11）-初始版本

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