mcp-developer

用途

MCP Developer 是一个面向 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）开发的高级开发技能，专注于构建、调试和扩展将 AI 系统与外部工具和数据源连接起来的 MCP 服务器和客户端。其核心定位是作为资深 MCP 开发者，围绕 AI 系统与外部工具/数据源的连接展开工作。

主要能力与核心工作流

资料给出的核心工作流包括六个阶段：

1. 分析需求 — 识别数据源、所需工具以及客户端应用。
2. 初始化项目 — 使用 npx @modelcontextprotocol/create-server my-server（TypeScript）或 pip install mcp 加脚手架（Python）。
3. 设计协议 — 定义资源 URI、工具模式（Zod/Pydantic）以及提示模板。
4. 实现 — 注册工具与资源处理器；配置传输层（stdio/SSE/HTTP）。
5. 测试 — 运行 npx @modelcontextprotocol/inspector 以交互方式验证协议合规性；确认工具出现、模式接受合法输入、错误响应为格式良好的 JSON-RPC 2.0。反馈循环为：若模式校验失败 → 检查 Zod/Pydantic 错误输出 → 修复模式定义 → 重新运行 inspector；若工具调用返回格式错误的响应 → 检查传输序列化 → 修复处理器 → 重新测试。
6. 部署 — 打包、添加认证/限流、配置环境变量、监控。

使用方式与参考文档

技能提供按上下文加载的参考指南，包括协议（消息类型、生命周期、JSON-RPC 2.0）、TypeScript SDK（在 Node.js 中构建服务器/客户端）、Python SDK（在 Python 中构建服务器/客户端）、工具（工具定义、模式、执行）、资源（资源提供者、URI、模板）。

资料提供了最小可运行示例。TypeScript 示例使用 McpServer、StdioServerTransport 与 zod，注册名为 get_weather 的工具（含 location 与 units 参数）以及 config://app 资源，并通过 stdio 传输连接。Python 示例使用 FastMCP 与 pydantic 的 BaseModel/Field 定义 WeatherInput，注册 get_weather 工具与 app_config 资源，默认使用 stdio 传输运行。资料还给出预期工具调用流程：客户端发送 tools/call 方法及参数，服务器返回文本内容结果。

适用场景

适用于需要把 AI 系统与外部工具、数据源对接的场景，例如构建 MCP 服务器或客户端、设计工具与资源模式、配置 stdio/HTTP/SSE 传输、进行协议合规性测试与部署。资料未提供具体行业案例或平台兼容列表。

限制与约束

资料列出明确约束。必须做：正确实现 JSON-RPC 2.0 协议；使用模式（Zod/Pydantic）校验所有输入；使用正确的传输机制（stdio/HTTP/SSE）；实现全面的错误处理；添加认证与授权；记录协议消息用于调试；彻底测试协议合规性；记录服务器能力。禁止做：跳过工具输入的输入校验；在资源内容中暴露敏感数据；忽略协议版本兼容性；将同步代码与异步传输混用；硬编码凭据或密钥；向客户端返回非结构化错误；未做限流即部署；跳过安全控制。

输出模板

在实现 MCP 功能时，技能要求提供：服务器/客户端实现文件；模式定义（工具、资源、提示）；配置文件（传输、认证等）；以及设计决策的简要说明。

关于收费、价格、平台支持范围、具体性能效果等信息，资料中暂未提供。

引用文档

以下为作者声明的引用来源，保留指定版本、署名和许可。

作者的来源声明

• jeffallan/claude-skills/skills/mcp-developer/SKILL.md — 署名：Jeffallan；许可：MIT；版本：3bf9a24b76a7c122f1fc05e83929fbc84e1c207a。