用途：指导开发者构建高质量的 MCP（Model Context Protocol）服务器，使 LLM 能通过设计良好的工具与外部服务交互，并以能否帮助 LLM 完成真实任务衡量服务器质量。
主要能力：分为四个阶段。一是深度调研与规划，理解现代 MCP 设计，在 API 覆盖面与工作流工具间权衡，注重工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息；研究 MCP 协议文档（可从 https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml 入手，页面加 .md 后缀取 Markdown）；学习框架文档并规划实现。二是实现，搭建项目结构、实现含认证的 API 客户端、错误处理、响应格式化与分页等共享基础设施，并实现各工具的输入 Schema（TypeScript 用 Zod，Python 用 Pydantic）、输出 Schema、工具描述与注解（readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint）。三是审查与测试，检查代码质量，TypeScript 运行 npm run build，并用 npx @modelcontextprotocol/inspector 测试；Python 用 python -m py_compile your_server.py 校验语法。四是创建评估，编写 10 个独立、只读、复杂、真实、可验证且稳定的评估问题，输出为 XML 结构。
推荐技术栈：语言推荐 TypeScript（SDK 支持好、静态类型），传输用 Streamable HTTP（无状态 JSON）用于远程服务器、stdio 用于本地，认证用 OAuth 2.1 或 Authorization 头中的 API Key。
安全与限制：远程服务器需实现 OAuth 2.1 或 API Key 认证，验证所有输入，密钥用环境变量而非硬编码，遵循最小权限。文中还列举了服务器无法启动、Schema 校验失败、认证失败、客户端连接超时等常见问题的排查命令与预防措施。具体价格、平台支持等信息暂未提供。