用途：该技能用于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。
主要能力与流程：分为四个阶段。阶段一为深度研究与规划，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、研读框架文档并规划实现。阶段二为实现，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、分页支持）以及逐个实现工具，要求定义输入/输出 Schema、编写工具描述、使用 Zod（TypeScript）或 Pydantic（Python）、支持异步 I/O 与注解（readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint）。阶段三为审查与测试，检查代码质量，并用 npm run build 或 python -m py_compile 验证、通过 npx @modelcontextprotocol/inspector 测试。阶段四为创建评估，生成 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。
推荐技术栈：TypeScript（SDK 支持好、兼容 MCPB）、Streamable HTTP（远程，无状态 JSON）或 stdio（本地）。
适用场景：需要将外部服务接入 LLM 工具生态的开发者。
限制：面向 MCP 服务器开发；具体实现细节、依赖版本及运行结果资料未提供。