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mcp-builder

Name: mcp-builder
Author: davila7

Risque faible ⚡ Contient des scripts🌐 Accès réseau

MCP-Server für LLM-Tool-Integration erstellen

Également disponible depuis: ZhanlinCui,ComposioHQ,Doyajin174,mcp-use,anthropics,YYH211,sickn33,DYAI2025,ArtemisAI,92Bilal26,Cam10001110101,92Bilal26,AutumnsGrove,Azeem-2

Die Erstellung effektiver MCP-Server erfordert ein Verständnis von agentenorientiertem Design, korrekten Tool-Definitionen und Evaluierungsstrategien. Dieser Skill bietet umfassende Anleitungen zum Erstellen produktionsreifer MCP-Server in Python oder TypeScript.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)

📊 69 Adéquat

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Utilisation de "mcp-builder". Erstelle einen MCP-Server für eine Aufgabenverwaltungs-API mit Tools zum Auflisten von Aufgaben, Erstellen von Aufgaben und Aktualisieren des Aufgabenstatus.

Résultat attendu:

MCP Server: task_manager_mcp
Tools: list_tasks, create_task, update_task_status, get_task
Verwendet FastMCP Python SDK mit Pydantic-Modellen zur Validierung
Unterstützt JSON- und Markdown-Antwortformate
Zeichenbegrenzung von 25.000 Tokens

Audit de sécurité

Risque faible

v5 • 1/17/2026

This is a legitimate documentation and guidance skill for building MCP servers. All 600 static findings are FALSE POSITIVES - patterns detected in markdown documentation are misinterpreted as security risks. The Python scripts (evaluation.py, connections.py) form a standard MCP evaluation harness that uses the official MCP library for subprocess communication and Anthropic SDK for API calls.

Fichiers analysés

4,537

Lignes analysées

résultats

Total des audits

Facteurs de risque

⚡ Contient des scripts (2)

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

🌐 Accès réseau (1)

scripts/evaluation.py:96-144

Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

Architecture

100

Maintenabilité

Contenu

Communauté

Sécurité

Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Externe APIs integrieren

MCP-Server erstellen, die Ihre Plattform-API als Tools für LLMs verfügbar machen.

Benutzerdefinierte LLM-Tools erstellen

Tools entwerfen und implementieren, die LLM-Fähigkeiten mit domänenspezifischer Funktionalität erweitern.

MCP-Server-Qualität testen

Evaluierungs-Frameworks erstellen, um zu überprüfen, ob MCP-Server LLMs ermöglichen, Aufgaben zu erfüllen.

Essayez ces prompts

GitHub MCP erstellen

Build an MCP server for the GitHub API using Python and FastMCP. Include tools for listing repositories, creating issues, and searching code.

Authentifizierung hinzufügen

Add OAuth 2.1 authentication to an existing MCP server. Use environment variables for API keys.

Evaluierungen erstellen

Create an evaluation framework for an MCP server using the evaluation.py script. Write 10 complex questions.

Für Produktion optimieren

Review an existing MCP server implementation and optimize it for production with pagination, character limits, and HTTP transport.

Bonnes pratiques

Tools für vollständige Workflows entwerfen, nicht nur für einzelne API-Endpunkte. Verwandte Operationen zu zusammenhängenden Tools konsolidieren.
Eingabevalidierung mit Pydantic oder Zod verwenden, um Datenintegrität mit beschreibenden Feldbeschränkungen sicherzustellen.
Paginierung und Zeichenbegrenzungen implementieren, um eine Überlastung der LLM-Kontextfenster zu verhindern.

Éviter

Vermeiden Sie es, bestehende API-Endpunkte einfach als einzelne Tools zu wrappen. Dies führt zu Tool-Wildwuchs.
Geben Sie keine erschöpfenden Datendumps ohne Kürzung zurück. Optimieren Sie Antworten für Informationsdichte.
Vermeiden Sie generische Tool-Namen ohne Service-Präfixe. Verwenden Sie klare Bezeichnungen wie github_create_issue.

Foire aux questions

Welche Programmiersprachen werden unterstützt?

Python mit FastMCP SDK und TypeScript mit MCP TypeScript SDK werden vollständig unterstützt.

Welche Transport-Optionen sind verfügbar?

Drei Transport-Typen: stdio für lokale Subprozesse, HTTP für Web-Services und SSE für Echtzeit-Updates.

Wie authentifiziere ich MCP-Server?

API-Keys in Umgebungsvariablen speichern. OAuth 2.1 für externe Dienste mit ordnungsgemäßer Token-Validierung implementieren.

Werden Daten an externe Server gesendet?

MCP-Server, die Sie erstellen, führen Netzwerkaufrufe an die Dienste durch, die sie integrieren. Evaluierungsskripte rufen die Anthropic API zum Testen auf.

Wie teste ich, ob mein MCP-Server funktioniert?

Verwenden Sie das evaluation.py-Skript, um Testfragen gegen Ihren Server auszuführen. Erstellen Sie 10 komplexe Fragen, die mehrere Tool-Aufrufe erfordern.

Wie unterscheidet sich MCP von benutzerdefinierten Tools?

MCP bietet ein standardisiertes Protokoll für Tool-Erkennung, -Aufruf und Datenformatierung über verschiedene LLM-Clients hinweg.