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mcp-builder

Name: mcp-builder
Author: 92Bilal26

مخاطر منخفضة ⚡ يحتوي على سكربتات🌐 الوصول إلى الشبكة📁 الوصول إلى نظام الملفات🔑 متغيرات البيئة⚙️ الأوامر الخارجية

MCP-Server für externe APIs erstellen

متاح أيضًا من: sickn33,ArtemisAI,DYAI2025,AutumnsGrove,Azeem-2,92Bilal26,ComposioHQ,mcp-use,Doyajin174,YYH211,ZhanlinCui,davila7,Cam10001110101,anthropics

Das Erstellen von MCP-Servern für externe Dienste erfordert das Verständnis von Protokollspezifikationen, Tool-Designmustern und Evaluierungsmethoden. Diese Anleitung bietet umfassende Anweisungen für die Erstellung von Produktionsqualitäts-MCP-Servern in Python und TypeScript mit Best Practices für Tool-Design, Authentifizierung, Fehlerbehandlung und Tests.

يدعم: Claude Codex Code(CC)

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فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "mcp-builder". Erstelle einen Python MCP-Server für die Interaktion mit einer Wetter-API, die aktuelle Bedingungen und Vorhersagen bereitstellt.

النتيجة المتوقعة:

Erstellten weather_mcp-Server mit folgenden Tools:
- weather_get_current: Aktuelle Wetterbedingungen für einen Standort abrufen
- weather_get_forecast: Wettervorhersage für angegebene Tage abrufen
- weather_get_alerts: Aktive Wetterwarnungen für eine Region abrufen
Alle Tools verwenden Pydantic-Modelle für Eingabevalidierung mit proper Feldbeschreibungen und Einschränkungen.
Response-Formate unterstützen sowohl JSON (für programmatische Verwendung) als auch Markdown (für menschliche Lesbarkeit).
Fehlerbehandlung bietet umsetzbare Nachrichten für häufige API-Fehlercodes (404, 403, 429).

التدقيق الأمني

مخاطر منخفضة

v3 • 1/10/2026

This is a legitimate documentation and development guide skill for building MCP servers. The Python scripts (connections.py, evaluation.py) are development tools for testing user-created MCP servers. Network access is limited to Anthropic API and local MCP server connections. Environment variables are used securely for API key management. All capabilities align with the stated purpose.

الملفات التي تم فحصها

2,805

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 (3)

scripts/evaluation.py:17-18 scripts/evaluation.py:96-103 scripts/connections.py:88-109

📁 الوصول إلى نظام الملفات (3)

scripts/evaluation.py:14-15 scripts/evaluation.py:56-76 scripts/evaluation.py:322-324

🔑 متغيرات البيئة (2)

scripts/connections.py:76-80 scripts/evaluation.py:290-302

⚙️ الأوامر الخارجية (2)

scripts/connections.py:73-85 scripts/evaluation.py:327-329

تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →

درجة الجودة

الهندسة المعمارية

100

قابلية الصيانة

المحتوى

المجتمع

الأمان

الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Benutzerdefinierte Integrationen erstellen

Erstellen Sie MCP-Server, die die internen APIs Ihres Unternehmens als Tools für LLMs verfügbar machen.

Service-Connector-Framework

Entwickeln Sie wiederverwendbare MCP-Server, die LLMs mit Cloud-Diensten wie GitHub, Slack oder Datenbanken verbinden.

Tool-Qualitätssicherung

Bewerten Sie, wie effektiv LLMs Ihre MCP-Tools verwenden können, und iterieren Sie das Design basierend auf Testergebnissen.

جرّب هذه الموجهات

Neuer Python MCP-Server

Erstelle einen neuen Python MCP-Server namens github_mcp, der Tools zur Interaktion mit GitHub's REST-API bereitstellt. Enthalte Tools zum Auflisten von Repositories, Erstellen von Issues und Durchsuchen von Code.

TypeScript-Server-Einrichtung

Richte eine neue TypeScript MCP-Server-Projektstruktur gemäß Best Practices ein. Enthalte package.json, tsconfig.json und einen grundlegenden Server, der sich mit API-Schlüsseln authentifizieren kann.

Tool-Design-Review

Überprüfe die Tool-Namen, Beschreibungen und Eingabeschemas in meiner aktuellen MCP-Server-Implementierung. Schlage Verbesserungen basierend auf MCP Best Practices für Klarheit und LLM-Discoverability vor.

Evaluation-Erstellung

Erstelle eine Evaluation-XML-Datei mit 10 Fragen, die testen, ob LLMs meinen MCP-Server effektiv verwenden können, um komplexe, mehrstufige Aufgaben zu erledigen, die nur Lesevorgänge erfordern.

أفضل الممارسات

Verwenden Sie konsistente Benennungskonventionen mit Dienstpräfixen (github_create_issue, nicht create_issue), um Tool-Namenskonflikte zu vermeiden.
Fügen Sie Tool-Annotationen (readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint) hinzu, um LLMs das Tool-Verhalten verständlich zu machen.
Implementieren Sie Paginierung für Listenoperationen mit limit, offset und has_more-Feldern, um große Ergebnismengen effizient zu verarbeiten.

تجنب

Verwendung generischer Tool-Namen wie 'search' oder 'create' ohne Dienstkontext, was Konflikte verursacht, wenn mehrere MCP-Server geladen werden.
Zurückgeben aller verfügbaren Daten ohne Filterung, was LLM-Kontextfenster überflutet und die Tool-Effektivität reduziert.
Implementieren von Tools, die Produktionsdaten direkt ändern, ohne Nur-Lese-Alternativen oder proper Sicherheitsvorkehrungen.

الأسئلة المتكررة

Welche Sprache sollte ich für meinen MCP-Server verwenden?

TypeScript wird aufgrund seiner hochwertigen SDK-Unterstützung und breiten Kompatibilität empfohlen. Python mit FastMCP ist ebenfalls ausgezeichnet, besonders für Python-zentrierte Projekte.

Welchen Transport sollte ich wählen?

Verwenden Sie stdio für lokale Integrationen und Befehlszeilentools. Wählen Sie Streamable HTTP für Remote-Server, die mehrere Clients bedienen.

Wie viele Tools sollte mein MCP-Server implementieren?

Konzentrieren Sie sich zuerst auf die wertvollsten Tools. Umfassende Abdeckung ist wertvoll, aber jedes Tool muss gut dokumentiert sein mit klaren Beschreibungen.

Wie schütze ich API-Anmeldedaten?

Speichern Sie Anmeldedaten nur in Umgebungsvariablen. Hartcodieren Sie niemals Schlüssel. Validieren Sie Anmeldedaten beim Serverstart und stellen Sie klare Fehlermeldungen bei Authentifizierungsfehlern bereit.

Warum funktionieren meine Tools nicht korrekt?

Überprüfen Sie Tool-Beschreibungen auf Klarheit, verifizieren Sie Eingabeschemas auf erwartete Parameter und testen Sie mit dem MCP Inspector-Tool. Überprüfen Sie Evaluierungs-Feedback für spezifische Verbesserungsvorschläge.

Wie unterscheidet sich dies von direkten API-Aufrufen?

MCP-Server bieten strukturierte Tool-Definitionen, die LLMs helfen, Ihre API korrekt zu entdecken und zu verwenden. Sie behandeln Eingabevalidierung, Fehlermeldungen und Response-Formatierung für den LLM-Verbrauch.