mcp-builder
Criar servidores MCP para integração de ferramentas LLM
Également disponible depuis: ZhanlinCui,ComposioHQ,Doyajin174,mcp-use,anthropics,YYH211,sickn33,DYAI2025,ArtemisAI,92Bilal26,Cam10001110101,92Bilal26,AutumnsGrove,Azeem-2
A criação de servidores MCP eficazes requer compreensão do design centrado em agentes, definições adequadas de ferramentas e estratégias de avaliação. Esta habilidade fornece orientação abrangente para criar servidores MCP prontos para produção em Python ou TypeScript.
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Utilisation de "mcp-builder". Crie um servidor MCP para uma API de gerenciamento de tarefas com ferramentas para listar tarefas, criar tarefas e atualizar o status de tarefas.
Résultat attendu:
- MCP Server: task_manager_mcp
- Tools: list_tasks, create_task, update_task_status, get_task
- Uses FastMCP Python SDK with Pydantic models for validation
- Supports JSON and Markdown response formats
- Character limit of 25,000 tokens
Audit de sécurité
Risque faibleThis 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.
Facteurs de risque
⚡ Contient des scripts (2)
🌐 Accès réseau (1)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Integrar APIs externas
Criar servidores MCP que expõem sua API de plataforma como ferramentas para LLMs.
Criar ferramentas LLM personalizadas
Projetar e implementar ferramentas que estendem as capacidades de LLMs com funcionalidade específica de domínio.
Testar qualidade do servidor MCP
Criar frameworks de avaliação para verificar se os servidores MCP permitem que LLMs realizem tarefas.
Essayez ces prompts
Crie um servidor MCP para a API do GitHub usando Python e FastMCP. Inclua ferramentas para listar repositórios, criar issues e pesquisar código.
Adicione autenticação OAuth 2.1 a um servidor MCP existente. Use variáveis de ambiente para chaves de API.
Crie um framework de avaliação para um servidor MCP usando o script evaluation.py. Escreva 10 perguntas complexas.
Revise uma implementação existente de servidor MCP e otimize para produção com paginação, limites de caracteres e transporte HTTP.
Bonnes pratiques
- Projete ferramentas para fluxos de trabalho completos, não apenas endpoints de API individuais. Consolide operações relacionadas em ferramentas coesas.
- Use validação de entrada com Pydantic ou Zod para garantir a integridade dos dados com restrições descritivas de campos.
- Implemente paginação e limites de caracteres para evitar sobrecarregar as janelas de contexto do LLM.
Éviter
- Evite simplesmente envolver endpoints de API existentes como ferramentas individuais. Isso cria proliferação de ferramentas.
- Não retorne despejos de dados exaustivos sem truncamento. Otimize respostas para densidade de informação.
- Evite nomes genéricos de ferramentas sem prefixos de serviço. Use nomes claros como github_create_issue.
Foire aux questions
Quais linguagens de programação são suportadas?
Quais opções de transporte estão disponíveis?
Como autentico servidores MCP?
Os dados são enviados para servidores externos?
Como testo se meu servidor MCP funciona?
Como o MCP se compara a ferramentas personalizadas?
Détails du développeur
Structure de fichiers