mcp-builder
Создание MCP-серверов для интеграции с Claude
Также доступно от: 92Bilal26,YYH211,anthropics,92Bilal26,davila7,ArtemisAI,AutumnsGrove,Azeem-2,Doyajin174,DYAI2025,Cam10001110101,ComposioHQ,mcp-use
Создание MCP-серверов, которые хорошо работают с AI-ассистентами, требует тщательных проектных решений. Это руководство содержит проверенные шаблоны для проектирования инструментов, интеграции API и оценки, обеспечивающие надежное взаимодействие с LLM.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «mcp-builder». Show me how to structure a Python MCP server with proper tool definitions
Ожидаемый результат:
- Project structure with server.py, tools/, and utils/ directories
- Tool registration using @mcp.tool decorator with Pydantic schemas
- Async function implementations with error handling and pagination
Использование «mcp-builder». What should a good MCP tool description include?
Ожидаемый результат:
- Clear summary of the tool's purpose in one sentence
- Parameter descriptions explaining what each input does
- Examples of typical usage scenarios
- Return type information and format expectations
Аудит безопасности
Низкий рискThis 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.
Проблемы среднего риска (1)
Проблемы низкого риска (2)
Факторы риска
⚡ Содержит скрипты
🌐 Доступ к сети (3)
⚙️ Внешние команды (3)
Оценка качества
Что вы можете построить
Разработчик интеграции API
Разработчики, создающие MCP-серверы для предоставления внешних API AI-ассистентам, могут следовать комплексным руководствам по реализации для выбранного языка.
Проектировщик AI-инструментов
Команды, проектирующие экосистемы AI-инструментов, могут использовать фреймворк оценки для проверки эффективности работы своих MCP-серверов с LLM-агентами.
Технический лидер, планирующий AI-интеграцию
Руководители инженерных команд могут использовать руководство по лучшим практикам для установления стандартов разработки MCP-серверов в своей организации.
Попробуйте эти промпты
I want to build an MCP server to connect Claude to [API_NAME]. Based on the mcp-builder guide, what are the first steps I should take to plan my implementation?
Help me design input and output schemas for an MCP tool that [TOOL_FUNCTION]. Use the patterns from the mcp-builder guide for [PYTHON_OR_TYPESCRIPT].
I've built an MCP server for [SERVICE]. Generate 10 evaluation questions following the mcp-builder evaluation guidelines to test if LLMs can effectively use these tools.
My MCP server tool [TOOL_NAME] is returning errors when Claude uses it. Review the implementation against mcp-builder best practices and suggest improvements.
Лучшие практики
- Используйте описательные имена инструментов с согласованными префиксами (например, github_create_issue, github_list_repos) для улучшения обнаруживаемости LLM
- Определяйте как inputSchema, так и outputSchema с использованием Zod или Pydantic для получения структурированных ответов
- Пишите действенные сообщения об ошибках, которые направляют LLM к решениям с конкретными следующими шагами
Избегать
- Создание инструментов с расплывчатыми именами типа 'process_data', которые не указывают функциональность LLM
- Возврат неструктурированного текста, когда структурированный JSON позволил бы LLM лучше рассуждать
- Отсутствие поддержки разбиения на страницы для конечных точек, которые могут возвращать большие наборы результатов