SuperAPI AI 工具集

mcp-builder

智能体与模型

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更新于 10-16 01:18

技能介绍

用途:指导开发者构建 MCP 服务器,使 LLM 能通过设计良好的工具与外部服务交互。

主要能力与流程:

  1. 研究与规划:理解现代 MCP 设计,平衡完整 API 覆盖与专用工作流工具;使用清晰描述性工具名并保持统一前缀(如 github_create_issue);设计返回聚焦相关数据的工具;提供可操作的错误信息。学习 MCP 协议可从站点地图 https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml 开始,重点阅读规范、传输机制与工具定义页面。
  2. 实现:推荐 TypeScript(SDK 支持最佳),远程用 Streamable HTTP,本地用 stdio。项目结构示例:my-mcp-server/ 下含 src/index.ts 入口、src/tools/ 工具实现、src/utils/ 共享工具,以及 package.json 和 tsconfig.json。工具实现使用 server.registerTool,定义 name、description、inputSchema、outputSchema、annotations(readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint)与 handler。
  3. 测试:TypeScript 执行 npm run build 与 npx @modelcontextprotocol/inspector;Python 执行 python -m py_compile your_server.py。
  4. 创建评估:编写 10 个复杂真实问题测试服务器,以 qa_pair 形式给出 question 与 answer。

工具设计最佳实践:使用 Zod(TS)或 Pydantic(Python)定义 schema;在字段描述中包含约束与示例;定义 outputSchema 以返回结构化数据;在适用处支持分页;添加工具注解。

适用场景:需要为 LLM 接入外部服务、构建 MCP 工具服务器的开发者。

限制:资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果保证等信息。