先別管 MCP 能接多少工具、能串多少服務。先問一件更基本的事：當你接上一個 MCP server 的那一刻，Claude Code 到底從它那裡拿到了幾種東西？

大部分人的答案是「一種」——工具。你接了 GitHub server，就叫它開 PR；接了資料庫 server，就叫它查資料。工具（Tools）確實是 MCP 最常被用到的部分。但如果你只用到工具，那你手上這台機器，其實只發動了三分之一。

把 MCP 拆開，裡面有三個抽屜

MCP 這個協定，設計上暴露給你的不是一種介面，是三種。官方把它們叫做三個 primitives：Tools、Resources、Prompts。它們最關鍵的差別不在「能做什麼」，而在一個你大概沒想過的問題上——這東西是誰決定要用的？

工具（Tools），是模型決定要不要用的。你說「幫我開個 PR」，Claude 自己判斷「這需要呼叫 GitHub 的 create_pr 工具」，然後就去按了。決定權在 AI 手上。

資源（Resources），是你或應用程式決定要不要用的。它是一份唯讀的資料——一個檔案、一張資料表的 schema、一則 issue 的內容。AI 不會自己跑去讀，得你指給它看：「欸，讀這份。」

提示（Prompts），是你明確叫出來的。它是 server 作者事先寫好、包裝好的一段互動模板，等你去觸發。

換個生活一點的講法。工具是「AI 自己能按的按鈕」；資源是「一整櫃檔案，AI 自己不會去翻，你抽哪份給它、它才看哪份」；提示則是「別人幫你出好、還填了一半的考卷，你只要拿起來寫」。三個抽屜，三種主人。多數人只拉開了第一個。

提示：把常打的長指令，變成一條斜線

先看被冷落得最嚴重的那個——Prompts。

想像你們團隊每次開 issue，都有一套固定講究：標題怎麼寫、要標什麼優先級、要 tag 誰。這段話你一週打二十次，每次都重打。這就是 Prompts 要解決的浪費：server 作者把這套模板寫好一次，之後它會自動變成一條斜線指令，全團隊直接叫。

它長成這樣。你在 Claude Code 打一個 /，除了內建指令，MCP server 提供的提示也會冒出來，格式固定是 /mcp__servername__promptname。中間那個 servername 是你接的 server 名字，後面是那段提示的名字。

要帶參數的話，空格分隔就好，順序照提示定義的來：

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2
3
/mcp__github__list_prs
/mcp__github__pr_review 456
/mcp__jira__create_issue "Bug in login flow" high

第一條列出所有 PR，第二條指定去 review 第 456 號，第三條直接建一張標題是「Bug in login flow」、優先級 high 的 Jira issue。這些字你本來要打一大串跟 AI 描述半天，現在一條斜線解決。它之所以優雅，正是因為它把「重複」這件事，收斂成了一個你不用再想的動作。

資源：要 AI 看什麼，用 @ 指過去就好

第二個抽屜是 Resources，觸發它的鑰匙是 @。

平常你要 Claude 讀某個東西——一則 issue、一份 API 文件、一張資料表結構——你會怎麼做？多半是切過去、複製、貼回來。資源就是來省掉這段搬運的。你在對話裡打一個 @，Claude Code 會把所有接上的 server 能提供的資源列給你挑，支援模糊搜尋，格式是 @server:protocol://resource/path。

實際用起來像這樣：

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2
Can you analyze @github:issue://123 and suggest a fix?
Please review the API documentation at @docs:file://api/authentication

你沒有貼任何內容，只是用 @ 指了一下「就那個東西」，Claude 就把它拉進 context 了。更漂亮的是，一句話裡可以指好幾個，讓它互相對照：

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Compare @postgres:schema://users with @docs:file://database/user-model

這句話讓 Claude 直接把「線上資料庫裡 users 表的實際結構」跟「文件裡寫的資料模型」擺在一起比，幫你抓出兩邊哪裡對不上。schema 漂移這種事，以前得人工兩邊翻，現在一句話。

兩個你八成會撞到的坎

講原理很順，實際用會卡。兩個最常見的。

第一個：打了 /，卻沒看到你期待的那條提示指令。先別懷疑人生，跑一下 /mcp。這個指令會列出你所有接上的 server、各自的狀態、有幾個工具、有沒有報錯。提示沒出現，通常是 server 根本沒連上，或者那個 server 本來就沒宣告任何 prompt——不是每個 server 都有。

第二個：用 @ 拉了一份資源進來，結果 context 瞬間被灌爆。這不是錯覺。Claude Code 對超過 10,000 tokens 的 MCP 輸出會跳警告，提醒你這份東西很肥。真的需要塞更大的，可以調環境變數 MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS，例如設成 MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS=50000。但先想清楚——你是真的需要整份，還是其實只要其中一段？把整個檔案櫃搬進來，跟抽出你要的那一份，成本差很多。

回頭看那台只發動三分之一的機器

繞回開頭那個問題。你接一個 MCP server，拿到的從來不是一種東西，是三種：AI 自己會按的按鈕、你指給它翻的檔案櫃、別人幫你填好一半的考卷。

多數人只用按鈕，是因為按鈕最直覺——你喊一聲，AI 就動了。但另外兩個抽屜省掉的，是你每天都在做、卻從沒意識到在浪費的兩件事：重複打同一段長指令，和不停地複製貼上。下次你接上一個新的 MCP server，先別急著使喚它做事。先打一個 /，再打一個 @，看看它其實還準備了什麼給你。你會發現，很多你以為得自己扛的搬運工，它早就內建好了，只是一直沒人去拉那兩個抽屜。

語法與行為依 Claude Code 官方 MCP 文件（code.claude.com/docs/en/mcp）與 MCP 架構文件（modelcontextprotocol.io）核對。本文聚焦「使用端」——如何用好別人做好的 server；至於怎麼從零寫一個含 Prompts/Resources 的 server，屬 server 開發範疇，本文不涉及。文中指令範例出自官方文件，我尚未逐條在所有 server 上實跑，實際 server 支援哪些 prompt/resource 以該 server 宣告為準。