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、API 交互。服务器质量以 LLM 能否借助所提供工具完成真实任务来衡量。
主要能力与流程：分为四个阶段。阶段一为深度研究与规划，包括理解以智能体为中心的设计原则（围绕工作流而非单纯封装 API 端点、优化有限上下文、设计可操作的错误信息、遵循自然任务划分、采用评估驱动开发），研读 MCP 协议文档与框架文档，全面研究目标 API 文档，并制定包含工具选择、共享工具函数、输入输出设计与错误处理策略的实施计划。阶段二为实现，先搭建项目结构（Python 用 MCP Python SDK 与 Pydantic，Node/TypeScript 用 MCP TypeScript SDK 与 Zod），再实现共享基础设施，随后系统化实现各工具（定义输入模式、编写完整文档字符串、实现工具逻辑、添加工具注解如 readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint）。阶段三为审查与优化，包括代码质量审查、测试与构建、使用质量检查清单。阶段四为创建评估，编写 10 个独立、只读、复杂、真实、可验证且稳定的评估问题，并以 XML 格式输出。
必要用法：可获取 MCP 协议文档 https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt；Python SDK 文档 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/a5271423128ac76cbd171adad40e225d1c755522/README.md；TypeScript SDK 文档 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/c59dc3aa1a633d27fbbe873f1a430483cf7440f8/README.md。测试时注意 MCP 服务器为长驻进程，直接运行会挂起，建议使用评估工具、在 tmux 中运行或使用 timeout 5s python server.py；Python 可用 python -m py_compile your_server.py 校验语法，Node/TypeScript 可运行 npm run build。
适用场景：为 LLM 构建连接外部服务与 API 的 MCP 服务器。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围等信息。