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leaked-claude-code 是 Claude Code CLI 的开源源码镜像项目，内置完整的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）客户端能力，让你只需一条命令就能接入外部工具服务器，还能通过 skills、plugins、agents 三层机制扩展自定义技能。本文面向新手，手把手讲清 MCP 在该项目中是怎么工作的，并附上从"添加服务器"到"排错诊断"的完整开发者步骤。

1. 3分钟搞懂：MCP 是什么，为什么 Claude Code 需要它

可以把 AI 助手想象成一个"大脑很聪明但手无寸铁"的工程师：

• 没有 MCP：它只会读代码、写代码，无法直接查数据库、调 API、操作浏览器；
• 有了 MCP：它可以通过标准协议连接外部"工具服务器"（MCP Server），每个服务器暴露一组工具（tools），助手按需调用。

MCP 就像 AI 世界的"USB 接口"——任何符合规范的服务器即插即用。在 leaked-claude-code 中，MCP 客户端核心位于services/mcp/目录（负责服务器管理、连接、认证），调用入口是tools/MCPTool/（调用外部 MCP 服务器的工具），项目架构说明见 README.md。

💡 新手提示：你不需要读懂全部 51 万行源码，只需要掌握claude mcp这一组命令，就能完成 90% 的接入工作。

2. 动手实战：接入你的第一个 MCP 服务器

2.1 一条命令添加 stdio 服务器

stdio 型服务器通过本地命令启动，是最常见的类型（例如文件系统、Git 服务器）。打开终端执行：

claude mcp add <服务器名> -- <启动命令> [参数...]

例如添加一个基于npx的示例服务器：

claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/dir

2.2 添加 SSE / HTTP 远程服务器

服务器跑在远程时，使用 URL 型配置：

claude mcp add --transport sse <服务器名> -- <服务器URL>

HTTP 型服务器同理，传输层实现可参考 cli/transports/SSETransport.ts。需要鉴权的服务器，项目会自动走 OAuth 流程，client_secret通过系统安全存储保存（相关逻辑见 cli/handlers/mcp.tsx 中saveMcpClientSecret的调用）。

2.3 三种作用域：选错位置会导致"配置了但没生效"

这是新手最容易踩的坑。源码中mcp add/mcp remove都支持-s参数指定作用域（cli/handlers/mcp.tsx 中ensureConfigScope的校验逻辑）：

⚠️ 注意：当同名服务器存在于多个作用域时，删除命令会拒绝执行并提示你明确指定：

claude mcp remove "<服务器名>" -s local

3. 验证与诊断：5个必会的检查命令

添加完成后，按下面的顺序逐一验证（命令实现均见 cli/handlers/mcp.tsx）：

1. 列出全部服务器并做健康检查：

claude mcp list

它会并发连接所有服务器（checkMcpServerHealth），输出✓ Connected、! Needs authentication或✗ Failed to connect三种状态之一。

2. 查看单个服务器详情：

claude mcp get <服务器名>

显示作用域、类型（stdio/sse/http）、命令/URL、环境变量、OAuth 配置等完整信息。

3. 重置项目级审批：项目级（.mcp.json）服务器首次启动会要求你逐一批准，如果配置混乱可用：

claude mcp reset-project-choices

（对应mcpResetChoicesHandler，会清空批准/拒绝记录。）

4. 把自己变成服务器：leaked-claude-code 还能把 Claude Code 自身暴露为 MCP 服务器，供其他 AI 应用调用：

claude mcp serve

入口是entrypoints/mcp.js的startMCPServer。

4. 进阶玩法：从 MCP 到自定义技能的三条扩展路径

README 中明确提到，该项目支持"通过 MCP servers、custom agents、custom skills 扩展而无需改动源码"。三条路径按推荐程度排序：

路径一：插件（plugins）——最推荐的打包方式

插件可以把MCP 服务器 + 技能 + 命令打包成一个可安装单元。看 cli/handlers/plugins.ts 可以发现：claude plugin list输出的 JSON 中每个插件都带有mcpServers字段——插件加载时会自动注册它携带的 MCP 服务器（loadPluginMcpServers实现）。

典型工作流：

claude plugin marketplace add <来源> # 添加插件市场 claude plugin list --available # 查看可安装插件 claude plugin install <插件名> # 安装 claude plugin validate <清单路径> # 校验插件内容（skills/agents/commands）

路径二：Skills——可复用的提示词模板

skills/目录存放"技能"，本质是带触发条件的提示词模板（例如/commit、/review-pr这类斜杠技能）。如果你只想沉淀"某类任务的固定做法"而无需外部工具，写 skill 比接 MCP 更轻。

路径三：自定义 Agents——让子代理绑定 MCP 服务器

子代理（sub-agent）由tools/AgentTool/驱动，可以指定独立模型和记忆。用 cli/handlers/agents.ts 的claude agents命令可查看所有已配置代理及其来源分组，方便确认你定义的 agent 是否被项目级配置覆盖（shadowed）。

5. 故障排查清单：连不上服务器先查这5点

6. 核心文件速查表

想进一步阅读源码，从这几个入口开始：

• cli/handlers/mcp.tsx — 全部claude mcp *子命令的处理逻辑（add/list/get/remove/serve/reset）
• cli/handlers/plugins.ts — 插件安装、marketplace 管理与 MCP 插件集成
• cli/handlers/agents.ts — 自定义代理列表与来源分组
• cli/transports/ — SSE / WebSocket 等传输层实现
• README.md — 完整架构总览（services/mcp/、tools/MCPTool/、skills/目录说明）

7. 写在最后

leaked-claude-code 的价值在于：你既可以用claude mcp add一行命令快速接入外部工具服务器，也能顺着上面的源码路径逐层深入，学习一个工业级 AI CLI 是如何管理多作用域配置、OAuth 认证和健康检查的。建议新手按"路径二（skills）→ 路径一（plugins）→ 自定义 MCP 服务器"的顺序渐进练习，一周内即可搭出属于自己的 AI 工具体系。