mcp-builder
Crie servidores MCP para integração com Claude
Também disponível em: 92Bilal26,YYH211,anthropics,92Bilal26,davila7,ArtemisAI,AutumnsGrove,Azeem-2,Doyajin174,DYAI2025,Cam10001110101,ComposioHQ,mcp-use
Criar servidores MCP que funcionam bem com assistentes de IA requer decisões de design cuidadosas. Este guia fornece padrões comprovados para design de ferramentas, integração de API e avaliação que garantem interações confiáveis com LLMs.
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A utilizar "mcp-builder". Mostre-me como estruturar um servidor MCP Python com definições de ferramentas apropriadas
Resultado esperado:
- Estrutura de projeto com diretórios server.py, tools/, e utils/
- Registro de ferramenta usando decorador @mcp.tool com schemas Pydantic
- Implementações de funções async com tratamento de erro e paginação
A utilizar "mcp-builder". O que uma boa descrição de ferramenta MCP deve incluir?
Resultado esperado:
- Resumo claro do propósito da ferramenta em uma frase
- Descrições de parâmetros explicando o que cada entrada faz
- Exemplos de cenários de uso típicos
- Informações de tipo de retorno e expectativas de formato
Auditoria de Segurança
Baixo RiscoThis 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 Risco Médio (1)
Problemas de Baixo Risco (2)
Fatores de risco
⚡ Contém scripts
🌐 Acesso à rede (3)
⚙️ Comandos externos (3)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Desenvolvedor de Integração de API
Desenvolvedores construindo servidores MCP para expor APIs externas a assistentes de IA podem seguir os guias abrangentes de implementação para sua linguagem escolhida.
Designer de Ferramentas de IA
Equipes projetando ecossistemas de ferramentas de IA podem usar o framework de avaliação para validar que seus servidores MCP funcionam efetivamente com agentes LLM.
Líder Técnico Planejando Integração de IA
Líderes de engenharia podem usar o guia de melhores práticas para estabelecer padrões para desenvolvimento de servidores MCP em toda sua organização.
Tente Estes Prompts
Quero construir um servidor MCP para conectar o Claude ao [API_NAME]. Com base no guia mcp-builder, quais são os primeiros passos que devo seguir para planejar minha implementação?
Ajude-me a projetar schemas de entrada e saída para uma ferramenta MCP que [TOOL_FUNCTION]. Use os padrões do guia mcp-builder para [PYTHON_OR_TYPESCRIPT].
Construí um servidor MCP para [SERVICE]. Gere 10 perguntas de avaliação seguindo as diretrizes de avaliação do mcp-builder para testar se LLMs podem usar essas ferramentas efetivamente.
Minha ferramenta de servidor MCP [TOOL_NAME] está retornando erros quando o Claude a usa. Revise a implementação contra as melhores práticas do mcp-builder e sugira melhorias.
Melhores Práticas
- Use nomes descritivos de ferramentas com prefixos consistentes (por exemplo, github_create_issue, github_list_repos) para melhor descoberta por LLMs
- Defina tanto inputSchema quanto outputSchema usando Zod ou Pydantic para habilitar respostas de conteúdo estruturado
- Escreva mensagens de erro acionáveis que orientem o LLM em direção a soluções com próximos passos específicos
Evitar
- Criar ferramentas com nomes vagos como 'process_data' que não indicam funcionalidade ao LLM
- Retornar texto não estruturado quando JSON estruturado permitiria melhor raciocínio do LLM
- Omitir suporte a paginação para endpoints que podem retornar grandes conjuntos de resultados