MCP Builder 是用于构建 MCP(Model Context Protocol)服务器的原则指南。MCP 是连接 AI 系统与外部工具、数据源的标准协议，其核心概念包括：Tools(供 AI 调用的函数)、Resources(AI 可读取的数据)、Prompts(预定义提示模板)。
服务器架构：常见项目结构含 src/index.ts 入口、package.json、tsconfig.json。传输类型有 Stdio(本地、命令行)、SSE(基于 Web、流式)、WebSocket(实时、双向)。
工具设计原则：名称清晰且面向动作(如 get_weather、create_user)、单一用途、输入经 Schema 校验并含类型与描述、输出结构可预测。输入 Schema 为对象类型，包含 properties、required 和描述字段。
资源模式：分为静态(固定数据)、动态(按需生成)、模板(带参数的 URI)。URI 模式包括固定(docs://readme)、参数化(users://{userId})、集合(files://project/*)。
错误处理：对无效参数返回校验错误，未找到返回明确提示，服务器错误返回通用信息并记录详情；应返回结构化错误、不暴露内部细节、记录日志、提供可操作提示。多模态支持文本、图片、文件，图片与文件采用 Base64 加 MIME 类型编码。
安全原则：校验所有工具输入、清理用户数据、限制资源访问；API 密钥通过环境变量配置，不记录敏感信息，验证权限。配置方面(以 Claude Desktop 为例)含 command、args、env 字段。测试分单元(工具逻辑)、集成(整个服务器)、契约(Schema 校验)。
最佳实践清单：清晰且面向动作的工具名、完整的输入 Schema 含描述、结构化 JSON 输出、覆盖全部情况的错误处理、输入校验、基于环境的配置、调试日志。核心提醒：MCP 工具应简单、专注且有良好文档，AI 依赖描述来正确使用它们。