AppGrowing MCP · 工具功能明细表
当前暴露 64 个工具 · 按 8 大类别分组 · 支持分类筛选与关键词搜索（工具名 / 功能 / 用途）
先看懂：MCP 在整条链路里的位置 —— Knowledge 层（知识提炼）
本页的 64 个工具，是「Data → Knowledge → Runtime → App」四层架构中 Knowledge 层的具体取数入口：下层 API / 数据定制拿到原始素材，经清洗、切片、打标后，由 MCP 协议封装成预处理好的结构化数据（旁白文本、画面特征数据、基础素材指标），作为知识库与上下文注入上层的 Skill / 子 Agent 做逻辑推理与组装输出，最终在 Web 端由开箱即用的可视化 Agent 直接产出业务分析结果。也就是说——你不需要自己搭 Agent 工具，用本页这些 MCP 工具取数，就能直接得到分析结论。
1. Data 层 · 数据基建
API / 数据定制拿到原始素材，做清洗、切片、打标——一切分析的原料层。
2. Knowledge 层 · 知识提炼 本页 64 个工具在这层
MCP 协议把原始素材变成预处理好的结构化数据（旁白文本 / 画面特征 / 基础素材指标），作为知识库与上下文注入上层。
3. Runtime 层 · 核心执行
Skill 技能模块：带记忆能力的子 Agent（Sub-Agent），预设基于 Harness 工程的分析能力，负责逻辑推理、组装输出。
4. App 层 · 业务应用
Web 端开箱即用的可视化 Agent：外部无需自己搭建 Workbuddy 之类的 Agent 工具，终端用户直接获取业务分析结果。
64工具总数
8功能类别
前缀mcp__appgrowing-mcp__