用途：指导开发者构建高质量 MCP 服务器，使 LLM 能通过工具调用外部服务。
主要能力：分四阶段推进。一是深度研究与规划，理解 API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息，并查阅 MCP 规范与框架文档。二是实现，搭建项目结构、编写共享基础设施（带认证的 API 客户端、错误处理、响应格式化、分页），逐个实现工具，包含输入输出 schema、工具描述、异步实现及只读/破坏性/幂等/开放世界等注解。三是审查与测试，检查代码质量、类型覆盖、描述清晰度，并构建与测试。四是创建评测，编写 10 个独立、只读、复杂、真实、可验证且稳定的评测问题，输出为 XML 格式。
使用方式：推荐栈为 TypeScript（SDK 支持好、类型与 lint 友好）配合 Streamable HTTP（远程）或 stdio（本地）。文档需按需加载：MCP 协议可从 https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml 入手，再取带 .md 后缀的页面；TypeScript SDK 见 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md，Python SDK 见 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md。TypeScript 用 npm run build 验证编译，Python 用 python -m py_compile your_server.py 检查语法，两者均可用 npx @modelcontextprotocol/inspector 测试。
适用场景：需要为 LLM 暴露外部服务 API、构建可被智能体组合调用的工具集时。
限制：资料未提供具体收费、价格与平台支持范围；实际效果取决于实现质量与客户端能力。