mcp-builder
Construir servidores MCP para integración con Claude
También disponible en: 92Bilal26,YYH211,anthropics,92Bilal26,davila7,ArtemisAI,AutumnsGrove,Azeem-2,Doyajin174,DYAI2025,Cam10001110101,ComposioHQ,mcp-use
Crear servidores MCP que funcionen bien con asistentes de IA requiere decisiones de diseño cuidadosas. Esta guía proporciona patrones probados para el diseño de herramientas, integración de API y evaluación que garantizan interacciones confiables con LLM.
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Pruébalo
Usando "mcp-builder". Muéstrame cómo estructurar un servidor MCP de Python con definiciones de herramientas adecuadas
Resultado esperado:
- Estructura del proyecto con directorios server.py, tools/ y utils/
- Registro de herramientas usando el decorador @mcp.tool con esquemas Pydantic
- Implementaciones de funciones asíncronas con manejo de errores y paginación
Usando "mcp-builder". ¿Qué debe incluir una buena descripción de herramienta MCP?
Resultado esperado:
- Resumen claro del propósito de la herramienta en una oración
- Descripciones de parámetros explicando qué hace cada entrada
- Ejemplos de escenarios de uso típicos
- Información del tipo de retorno y expectativas de formato
Auditoría de seguridad
Riesgo bajoThis is a documentation skill containing guides for building MCP servers. Static analysis detected 498 patterns, but nearly all are FALSE POSITIVES from markdown documentation files showing code examples. The Python scripts (evaluation.py, connections.py) are legitimate evaluation tooling using official Anthropic and MCP SDKs. Minor risk from environment variable handling in evaluation scripts.
Problemas de riesgo medio (1)
Problemas de riesgo bajo (2)
Factores de riesgo
⚡ Contiene scripts
🌐 Acceso a red (3)
⚙️ Comandos externos (3)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Desarrollador de Integración de API
Los desarrolladores que construyen servidores MCP para exponer APIs externas a asistentes de IA pueden seguir las guías de implementación completas para su lenguaje elegido.
Diseñador de Herramientas de IA
Los equipos que diseñan ecosistemas de herramientas de IA pueden usar el marco de evaluación para validar que sus servidores MCP funcionen efectivamente con agentes LLM.
Líder Técnico Planificando Integración de IA
Los líderes de ingeniería pueden usar la guía de mejores prácticas para establecer estándares para el desarrollo de servidores MCP en su organización.
Prueba estos prompts
Quiero construir un servidor MCP para conectar Claude con [API_NAME]. Basándome en la guía de mcp-builder, ¿cuáles son los primeros pasos que debo tomar para planificar mi implementación?
Ayúdame a diseñar esquemas de entrada y salida para una herramienta MCP que [TOOL_FUNCTION]. Usa los patrones de la guía de mcp-builder para [PYTHON_OR_TYPESCRIPT].
He construido un servidor MCP para [SERVICE]. Genera 10 preguntas de evaluación siguiendo las pautas de evaluación de mcp-builder para probar si los LLM pueden usar estas herramientas efectivamente.
Mi herramienta de servidor MCP [TOOL_NAME] está devolviendo errores cuando Claude la usa. Revisa la implementación contra las mejores prácticas de mcp-builder y sugiere mejoras.
Mejores prácticas
- Usa nombres de herramientas descriptivos con prefijos consistentes (por ejemplo, github_create_issue, github_list_repos) para una mejor descubribilidad de LLM
- Define tanto inputSchema como outputSchema usando Zod o Pydantic para habilitar respuestas de contenido estructurado
- Escribe mensajes de error accionables que guíen al LLM hacia soluciones con pasos específicos siguientes
Evitar
- Crear herramientas con nombres vagos como 'process_data' que no indican funcionalidad al LLM
- Devolver texto no estructurado cuando JSON estructurado permitiría un mejor razonamiento del LLM
- Omitir soporte de paginación para endpoints que pueden devolver grandes conjuntos de resultados