用 FastMCP 构建出行龙虾技能：从 MCP Server 到 Python/Node.js 双版本 Skill Client
参考实现：
python：https://github.com/lonngxiang/travel-skill
nodejs：https://github.com/lonngxiang/travel-skill-nodejs
本文完整拆解一个生产级 MCP 技能的技术实现——服务端用 FastMCP 框架，客户端提供 Python 和 Node.js 两套实现，最终通过
SKILL.md接入 AI Agent 平台。
一、背景
MCP 是什么
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的开放协议，定义了 AI Agent 与外部工具/数据源之间的标准通信方式。Agent 不再直接调用私有 API，而是通过 MCP Server 暴露的工具接口完成操作——就像给 AI 接上标准化的"插头"，任何支持 MCP 的 Agent 平台都能直接使用。
协议底层基于JSON-RPC 2.0，传输支持 stdio、SSE、streamable-http 等多种模式。本项目使用的是streamable-http：服务端运行 HTTP Server，客户端以 POST 请求交互，响应既可以是普通 JSON，也可以是 SSE 流。