my-design MCP 与 Skills
需求
我自己有一个类似 ant design， semi design 这种前端React 组件库，我想给这个组件库加上 MCP 和 Skills 服务。因为我们的这个组件库是内网，外部大模型没有训练过。
功能
核心目标
让 AI 在内网环境下，能够基于 my-design 组件库 + xxx 设计规范 + token：
- 快速选型并生成可落地页面代码
- 在升级/迁移/复杂场景下给出可靠的改造建议
分层设计：MCP vs Skills
- MCP（工具与资源层）：提供可调用工具，返回结构化“事实数据”（组件、API、示例、token、变更、资源等）。
- Skills（落地与生成层）：把 MCP 工具组合成可执行工作流（选型 → 实现 → 规范对齐 → 迁移/排查），把“查询”变成“交付”。
MCP 要提供什么（工具与资源）
最小可用（建议优先实现）
component_list：按分类/状态/平台列出组件component_search：按需求检索组件，给出替代方案与适用/不适用条件component_details：组件 API 详情（props/slots/events/variants/defaults、类型、必填、默认值、约束；可补充 a11y/依赖/初始化要求）component_examples：最小示例与常见组合示例theme_tokens：token 定义、CSS 变量映射、主题差异与使用规范changelog_query：changelog/breaking changes/迁移提示
可选增强
- 源码与函数读取：查看源码结构、样式与关键函数实现（用于深度理解、排查与二开）
- 版本切换查询：按版本返回组件文档/示例/变更信息，适配不同项目环境
- 资源引用（resources）：返回 Figma 组件链接或预览资源
Skills 要提供什么（工作流与生成）
- 规范驱动的页面生成：把需求转成页面结构与代码，默认遵循
xxx 设计规范+ token，并输出不符合项的修正建议 - 选型与替代决策：基于
component_search/component_details输出最终推荐与理由 - 最佳实践与工作流程：引入方式、主题定制、常见任务流程（查询组件 → 实现功能 → 排查问题）
- 迁移与兼容建议：结合
changelog_query与版本信息输出迁移步骤、风险点与回滚建议 - 复杂场景处理：当 props 无法满足需求时的扩展/二开策略与注意事项
设计规范与 Token（部门规范绑定）
- 规范：
xxx 设计规范是页面生成与评审的统一约束（交互/视觉/布局/文案等） - Token：颜色/字号/间距/圆角等 token 定义与主题映射（用于实现与一致性校验）
数据源建议
- Storybook 文档或 MDX：组件元数据、示例与约束的主要来源
价值（客观收益）
- 提升可发现性：新人更快找到正确组件与用法
- 降低错误率：基于约束与规范减少误用
- 缩短接入时间：减少文档翻找与上下文切换
- 变更可控：迁移与影响范围更透明
- 让 LLM 能执行：把“问答”升级为“可调用的工具链”