用途：本技能用于指导开发者创建高质量的 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。MCP 服务器质量以它帮助 LLM 完成现实任务的程度来衡量。
主要能力与流程：分为四个阶段。第一阶段深度调研与规划，理解现代 MCP 设计（API 覆盖与工作流工具的取舍、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误消息），查阅 MCP 协议文档（从 https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml 的站点地图开始，用 .md 后缀获取页面），阅读框架文档并规划实现。推荐技术栈：语言 TypeScript（SDK 支持好，适合生成代码），传输方式远程服务器用 Streamable HTTP（无状态 JSON），本地服务器用 stdio。
第二阶段实现：搭建项目结构，实现共享基础设施（带认证的 API 客户端、错误处理、响应格式化、分页），实现工具时使用 Zod（TypeScript）或 Pydantic（Python）定义输入模式，尽可能定义 outputSchema，工具描述简洁，使用 async/await，错误消息可操作，支持分页，并添加注解（readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint）。
第三阶段审查与测试：检查无重复代码、错误处理一致、类型覆盖完整、描述清晰；TypeScript 运行 npm run build 验证编译，用 npx @modelcontextprotocol/inspector 通过 MCP Inspector 测试；Python 用 python -m py_compile your_server.py 验证语法。
第四阶段创建评估：测试 LLM 能否有效使用服务器回答现实复杂问题。流程为工具检查、用只读操作探索数据、生成 10 个复杂现实问题、自行验证答案。要求每个问题独立、只读、复杂、现实、答案可验证且稳定。输出为 XML 文件，包含 <evaluation> 与若干 <qa_pair>（question/answer）。
限制：资料为技能说明，未提供具体的收费、平台支持或效果数据；部分参考指南需通过外部链接加载。