MCP负责连接，不是创作助手。助手推进对话，Kabo返回公开创作者证据，制作工具处理最终作品。我们从一节相机入门课开始，在扩展工作流程前测试完整链路。
Kabo，面向创作者研究的AI智能体，通过MCP提供研究工具。客户端选择调用、读取结果并整理交接内容；协议本身不会替我们写内容。
选择客户端并确认连接
准备本次MCP任务的材料
[ ] 客户端选择——支持远程HTTP MCP及Kabo登录。 [ ] 受众简报——内容服务谁，以及要研究的一个问题。 [ ] 参考范围——平台、确切日期及选填的公开URL。 [ ] 自有证据——我们能够亲自演示什么。 [ ] 交接方式——已授权的本地文件访问，或可复制文本。
根据所需交接形式选择客户端
一位创作者运营负责人希望在不同助手中使用同一项Kabo研究服务。有的合作者在本地文件夹工作，有的则需要在聊天中取得可复制报告。
如果希望文件与现有品牌材料放在一起，本地Codex或Claude Code流程会有帮助。偏对话的客户端也可能足够撰写短研究备忘录。请确认其当前MCP与OAuth支持情况。Kabo不会提供客户端的文件权限、文档编辑器或发布连接。
检查已连接的Kabo工具，以{}调用get_research_capabilities。告诉我哪些能力已可用于[问题]。列出简短计划，包含工具用途、必需输入、预期输出，以及是否有步骤需要进一步确认。不可为不可用的工具编造结果。连接一次，再发现哪些能力已就绪
按照客户端文档添加远程服务器，完成Kabo登录并查看工具列表。在规划大规模采集前，以{}调用get_research_capabilities。某项能力缺失时，应缩小范围或更换证据来源，而不是让助手编造替代结果。
先测试一次完整交接，再扩展。一次十分钟来源查询若能产出可用简报，比长长的已连接工具列表更能说明问题。
视频分析流程介绍已保存分析的读取路径；它使用的状态记录与转写数据任务不同。
在[日期]范围内，针对[受众]的[主题]完成一次小规模研究。综合前先展示来源候选，保留URL、日期与缺失字段。返回一份原创简报，包含面向观众的承诺、我们自己的示范及下一步行动。只有此客户端已获本地文件访问授权时才保存到本地，否则给我可复制Markdown。保留返回的任务ID，直到确实读取其结果。
明确各方职责
成功的首次运行应让角色与交付物清楚到这种程度：
- Kabo：返回公开来源证据与可用分析。
- 助手：选择相关工具、检查结果并撰写简报。
- 创作者：提供定位并确认创意。
- 制作工具：编辑自有素材。
- 输出：一份附来源链接与缺失数据说明的简报。
执行一次小型端到端研究任务
给助手一个范围明确的问题，要求保留来源URL与日期。由Kabo提供公开候选与背景，先让助手展示来源表，再撰写创意简报。推理在你的助手中进行；这项连接不会把整个任务委派给Kabo独立的网页智能体。
延续状态，不要重新开始
如果工具返回数据任务，保留任务标识，并读取对应状态与产物。已保存的视频分析使用另一种ID和读取工具。不要把等待中的响应写成已完成报告。保留失败信息，判断剩余证据能否回答问题。
带走客户端确实能交付的成果
如果客户端支持文件，请让它把简报保存到已授权文件夹；否则请求可复制Markdown或表格。放入脚本或规划工具前先审阅。成功连接MCP代表具备研究能力，不代表自动获得发布许可。
告诉我哪个步骤不可用，以及已收集证据仍能回答问题的哪些部分。不要悄悄用模型通用知识代替缺失的工具结果。
把交付物带出工具对话
把已审阅简报移到Google Docs进行脚本协作，或作为文件保留在内容项目中。根据自有素材与流程选择制作编辑器，不要把MCP当作编辑器。
文中的完整示例用于说明方法。产品截图展示的是 Kabo 网页端已有的结果，并非本指南示例的实际执行记录。请使用自己的素材，以及您的任务实际返回的证据。