用途：指导开发者构建高质量 MCP 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。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 协议文档与框架文档、规划实现。阶段二为实现，涵盖项目结构搭建、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）、工具实现（输入/输出 Schema、工具描述、异步实现、注解如 readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint）。阶段三为审查与测试，包括代码质量检查与构建测试。阶段四为创建评估，需编写 10 个独立、只读、复杂、真实、可验证且稳定的评估问题，并以 XML 格式输出。
使用方式：推荐 TypeScript（SDK 支持好、静态类型、模型生成友好）或 Python。远程服务器用 Streamable HTTP 加无状态 JSON，本地服务器用 stdio。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 文档用 WebFetch 加载 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md；Python SDK 文档加载 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md。测试命令：TypeScript 运行 npm run build，并用 npx @modelcontextprotocol/inspector 测试；Python 用 python -m py_compile your_server.py 验证语法。
适用场景：需要为 LLM 接入外部服务、构建 MCP 工具服务器、或为已有 MCP 服务器补充评估的开发者。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果保证；部分引用文件（如最佳实践、语言指南、评估指南）以链接形式给出，未提供完整内容。