用途：mcp-builder 是面向 MCP（Model Context Protocol）服务器开发的技能指南，目标是用设计良好的工具让 LLM 与外部服务和 API 交互。资料强调，MCP 服务器质量取决于它能否借助所提供工具让 LLM 完成真实世界任务。
主要能力与流程：指南把开发分为四个阶段。阶段一为深度研究与规划，要求先理解以智能体为中心的设计原则，包括围绕工作流而非仅包装 API 端点构建工具、为有限上下文优化、设计可操作的错误信息、按自然任务划分工具、采用评估驱动开发；随后阅读 MCP 协议文档、框架文档与 API 文档，并制定包含工具选择、共享工具函数、输入输出设计、错误处理策略的实施计划。阶段二为实现，先搭建项目结构并实现 API 请求、错误处理、响应格式化、分页、鉴权等共享基础设施，再逐一实现工具，要求定义输入校验模型、编写完整文档字符串、实现逻辑、添加工具注解。阶段三为审查与精炼，检查 DRY、可组合性、一致性、错误处理、类型安全与文档，并进行构建与测试。阶段四为评估，创建 10 个独立、只读、复杂、真实、可验证、答案稳定的评估问题，并输出为 XML 格式。
使用方式：资料给出若干需在开发过程中加载的参考资源，例如通过 WebFetch 加载 https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt 获取完整 MCP 规范，Python SDK 文档加载 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md，TypeScript SDK 文档加载 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md。Python 侧建议使用 MCP Python SDK 与 Pydantic 模型，TypeScript 侧建议使用 MCP TypeScript SDK 与 Zod 模式。测试提示中说明 MCP 服务器是长驻进程，直接运行会挂起，建议用评估框架、在 tmux 中运行或加 timeout 测试；Python 可用 python -m py_compile your_server.py 检查语法，Node/TypeScript 可运行 npm run build。
适用场景：需要为 LLM 封装外部服务或 API、将多个 API 调用整合为完整工作流工具、并希望系统化评估工具是否易于被智能体使用的开发者。
限制：资料未提供具体的收费、价格、平台支持范围或效果指标；除上述流程与命令外，未给出可直接运行的完整服务器代码。实施细节仍需结合所加载的 SDK 文档与语言指南。