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。服务器质量以能否帮助 LLM 完成真实任务来衡量。
主要能力：提供四阶段工作流。第一阶段深度研究与规划，包括理解现代 MCP 设计（API 覆盖与工作流工具的平衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息）、研读 MCP 协议文档与框架文档、规划实现。第二阶段实现，包括搭建项目结构、实现核心基础设施（带认证的 API 客户端、错误处理、响应格式化、分页）与工具（输入/输出 Schema、工具描述、异步实现、注解如 readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint）。第三阶段审查与测试，包括代码质量检查与构建测试。第四阶段创建评估，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 格式。
使用方式：推荐技术栈为 TypeScript（SDK 支持好、兼容 MCPB 等执行环境、模型擅长生成）配合 Streamable HTTP（远程、无状态 JSON）或 stdio（本地）。Python 使用 FastMCP。文档加载方式：MCP 协议从 https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml 开始，再以 .md 后缀获取具体页面；TypeScript SDK 从 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md 获取；Python SDK 从 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md 获取。测试命令：TypeScript 运行 npm run build，使用 npx @modelcontextprotocol/inspector 测试；Python 使用 python -m py_compile your_server.py 验证语法。
适用场景：需要为 LLM 构建连接外部服务的 MCP 服务器时。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围等信息。