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mcp-builder

Name: mcp-builder
Author: Cam10001110101

مخاطر منخفضة ⚡ يحتوي على سكربتات🌐 الوصول إلى الشبكة

Model Context Protocol-Server erstellen

متاح أيضًا من: sickn33,ArtemisAI,DYAI2025,AutumnsGrove,Azeem-2,92Bilal26,ComposioHQ,mcp-use,92Bilal26,Doyajin174,YYH211,ZhanlinCui,davila7,anthropics

Das Erstellen von MCP-Servern erfordert ein Verständnis der Protokollspezifikationen, Tool-Design-Muster und Evaluierungstechniken. Diese Skill bietet umfassende Anleitungen für die Entwicklung hochwertiger MCP-Server in Python und TypeScript mit funktionierenden Codebeispielen und Testtools.

يدعم: Claude Codex Code(CC)

📊 70 كافٍ

تنزيل ZIP المهارة

رفع في Claude

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فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "mcp-builder". Build an MCP server for a GitHub API integration

النتيجة المتوقعة:

Phase 1: Recherche - GitHub-API-Docs studieren, hochwertige Workflows identifizieren
Phase 2: Implementierung - FastMCP-Projekt einrichten, gemeinsamen API-Client erstellen, Tools implementieren
Phase 3: Review - Benennungskonventionen, Paginierung, Fehlermeldungen überprüfen
Phase 4: Evaluierung - 10 realistische Fragen erstellen, Evaluierungsharnisch ausführen

استخدام "mcp-builder". How should I design tools for limited context windows?

النتيجة المتوقعة:

Informationen mit hohem Informationsgehalt zurückgeben, nicht erschöpfende Daten
Kurzformat vs. detailliertes Antwortformat anbieten
Menschlich lesbare Identifikatoren anstelle von technischen Codes verwenden
Paginierung und Zeichenlimits implementieren (25.000 Tokens)

التدقيق الأمني

مخاطر منخفضة

v5 • 1/16/2026

This is a documentation/guide skill for building MCP servers. The 596 static findings are FALSE POSITIVES: 'weak cryptographic algorithm' patterns appear in LICENSE.txt (Apache 2.0 license text), 'backtick execution' patterns are markdown code formatting in documentation files, and 'hardcoded URLs' point to legitimate MCP documentation. The two Python scripts (connections.py, evaluation.py) are legitimate evaluation tools that use the official mcp package and Anthropic API. No malicious behavior detected.

الملفات التي تم فحصها

4,545

الأسطر التي تم تحليلها

النتائج

إجمالي عمليات التدقيق

عوامل الخطر

⚡ يحتوي على سكربتات (2)

scripts/connections.py:1-152 scripts/evaluation.py:1-374

🌐 الوصول إلى الشبكة (1)

SKILL.md:60-71

تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →

درجة الجودة

الهندسة المعمارية

100

قابلية الصيانة

المحتوى

المجتمع

الأمان

الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

API-Integrationen erstellen

MCP-Server erstellen, die externe APIs als Tools für Claude und andere LLMs sicher zugänglich machen.

LLM-Tool-Zugriff ermöglichen

Tools entwerfen und implementieren, die es LLMs ermöglichen, über ein standardisiertes Protokoll mit Ihrer Plattform zu interagieren.

Server-Qualität testen

Die Evaluierungsharnisch verwenden, um Tests zu erstellen, die messen, wie effektiv LLMs Ihre MCP-Server-Tools nutzen können.

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Erste Schritte

Führe mich durch den Bau meines ersten MCP-Servers. Was sind die vier Hauptphasen der Entwicklung und worauf sollte ich in jeder Phase achten?

Python-Implementierung

Erstelle einen Python MCP-Server für eine REST-API mit FastMCP. Zeige mir die Projektstruktur, das Tool-Registrierungsmuster und wie man Eingaben mit Pydantic-Modellen validiert.

TypeScript-Implementierung

Schreibe einen vollständigen TypeScript MCP-Server mit dem MCP SDK. Einschließlich proper Zod-Schema-Validierung, Fehlerbehandlung und erkläre, wie man ein Multi-File-Projekt strukturiert.

Evaluierungen erstellen

Ich muss 10 Evaluierungsfragen für meinen MCP-Server erstellen. Was macht eine gute Evaluierungsfrage aus? Zeige mir das XML-Format und gib mir Beispiele.

أفضل الممارسات

Tools für vollständige Workflows entwerfen, nicht für einzelne API-Endpunkte - zusammengehörige Operationen in leistungsstarke Tools konsolidieren
Menschlich lesbare Identifikatoren verwenden und Kurzformat vs. detailliertes Antwortformat anbieten, um Kontext zu sparen
Paginierung und Zeichenlimits implementieren, um überwältigende LLM-Kontextfenster zu verhindern

تجنب

Vorhandene API-Endpunkse einfach als Tools wrappen - das zwingt LLMs zu vielen Aufrufen und erfordert API-Kenntnisse
Erschöpfende Datenauszüge zurückgeben statt informationsreicher Daten, die für die Aufgabe relevant sind
Technische Codes oder IDs ohne menschlich lesbare Beschriftungen verwenden, die LLMs helfen, die Daten zu verstehen

الأسئلة المتكررة

Welche Programmiersprachen werden für MCP-Server unterstützt?

Python mit dem offiziellen MCP Python SDK (FastMCP) und TypeScript mit dem MCP TypeScript SDK. Beide bieten ähnliche Funktionalität mit sprachgerechten Mustern.

Welche Transportoptionen sind für MCP-Server verfügbar?

Drei Hauptoptionen: stdio für lokale Subprozess-Integration, HTTP für Webdienste und SSE für Echtzeit-Updates. Wählen Sie basierend auf Ihren Bereitstellungsanforderungen.

Wie teste ich, ob mein MCP-Server korrekt funktioniert?

Verwenden Sie den enthaltenen Evaluierungsharnisch, um Testfragen zu erstellen. Führen Sie python scripts/evaluation.py mit Ihrem Server und einer Evaluierungs-XML-Datei aus, um die Effektivität der LLM-Tool-Nutzung zu messen.

Sind meine Daten sicher bei der Verwendung des Evaluierungsskripts?

Das Evaluierungsskript ruft die Anthropic-API auf, daher werden Evaluierungsfragen an Anthropic gesendet. Für sensible Daten erstellen Sie Evaluierungen nur mit Lesezugriffen oder testen gegen Mock-Dienste.

Warum schlagen meine LLM-Aufrufe timeout oder fehl?

MCP-Server sind langlebige Prozesse. Beim lokalen Testen führen Sie den Server in tmux aus oder verwenden den Evaluierungsharnisch, der den Server-Lebenszyklus automatisch verwaltet.

Wie unterscheidet sich dies vom Erstellen von REST-API-Clients?

MCP-Server stellen Tools bereit, die für den LLM-Verbrauch konzipiert sind - sie müssen begrenzten Kontext berücksichtigen, umsetzbare Fehler liefern und vollständige Aufgaben mit wenigen Aufrufen ermöglichen.