SuperAPI AI 工具集

mcp-builder

智能体与模型

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更新于 10-16 02:29

技能介绍

用途:mcp-builder 是一份 MCP 服务器开发指南,目标是创建让 LLM 能与外部服务交互的高质量 MCP 服务器。资料指出,服务器质量取决于它帮助 LLM 完成真实世界任务的程度。

主要能力:给出四阶段流程。第一阶段做调研与规划,包括理解现代 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、可操作的错误信息)、阅读 MCP 协议文档、学习框架文档并规划实现。推荐技术栈为 TypeScript 语言,远程服务器用 Streamable HTTP 与无状态 JSON,本地服务器用 stdio。第二阶段实现,包括项目结构、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)以及工具实现:用 Zod 或 Pydantic 定义输入模式,尽可能定义 outputSchema 与 structuredContent,编写工具描述,支持分页,并设置 readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint 等注解。第三阶段审查与测试,强调 DRY、一致错误处理、完整类型覆盖,TypeScript 运行 npm run build,两种语言均可用 npx @modelcontextprotocol/inspector 测试;Python 还可用 python -m py_compile your_server.py 验证语法。第四阶段创建评估:工具检查、只读探索内容、生成 10 个复杂真实问题并自行验证答案;要求问题独立、只读、复杂、真实、可验证、稳定,并输出特定 XML 结构。

使用方式:按阶段加载资料。先看 MCP 站点地图 https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml,再用 .md 后缀获取具体页面;SDK 文档分别从 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md 与 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md 获取。

适用场景:为 LLM 构建连接外部服务的 MCP 服务器。

限制:资料未提供本技能的具体安装方式、收费、平台要求或性能数据;部分文档页面需按上述 URL 自行获取。