用途：指导创建高质量 MCP 服务器，使 LLM 能通过设计良好的工具与外部服务交互。服务器质量取决于它让 LLM 完成实际任务的程度。
流程分为四阶段。第一阶段：调研与规划，理解最新 MCP 设计，包括 API 覆盖与工作流工具的权衡、工具命名与可发现性、上下文管理与可执行的错误消息；学习 MCP 协议文档（先看 https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml，再取带 .md 后缀的具体页面，如 https://modelcontextprotocol.io/specification/draft.md），了解传输机制（streamable HTTP、stdio）与 Tool/Resource/Prompt 定义；学习框架文档。推荐栈：语言 TypeScript，传输方面远程服务器用无状态 JSON 的 Streamable HTTP，本地用 stdio。TypeScript SDK 文档见 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md，Python SDK 见 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md。随后审查服务 API 文档、确定端点与认证、列出待实现端点，优先全面覆盖 API。
第二阶段：实现。按语言指南建立项目结构，实现核心基础设施（含认证的 API 客户端、错误处理助手、响应格式化、分页）；逐个实现工具：用 Zod（TypeScript）或 Pydantic（Python）定义输入模式，含约束与字段示例；尽量定义 outputSchema 并在响应中使用 structuredContent；撰写简洁工具说明；使用 async/await、可执行错误消息与分页，返回文本与结构化数据；添加 readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint 注解。
第三阶段：审查与测试。检查 DRY、错误处理一致、类型完整、说明清晰。TypeScript 运行 npm run build，用 npx @modelcontextprotocol/inspector 测试；Python 用 python -m py_compile your_server.py 并同样用 MCP Inspector 测试。
第四阶段：创建评估。编写 10 个评估问题，要求独立、只读、复杂（多次工具调用）、真实、可验证、稳定；输出 XML，形如 <evaluation><qa_pair><question>…</question><answer>…</answer></qa_pair></evaluation>。
限制：资料未提供收费、价格、平台兼容细节与运行环境要求，暂未提供。