mcp-builder
為 LLM 工具整合建構 MCP 伺服器
也可从以下获取: 92Bilal26,YYH211,sickn33,ArtemisAI,Doyajin174,DYAI2025,AutumnsGrove,ZhanlinCui,ComposioHQ,anthropics,Cam10001110101,92Bilal26,mcp-use,Azeem-2
建構有效的 MCP 伺服器需要理解以代理人為中心的設計、正確的工具定義以及評估策略。本技能提供有關在 Python 或 TypeScript 中建構生產級 MCP 伺服器的全面指導。
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测试它
正在使用“mcp-builder”。 Build an MCP server for a task management API with tools to list tasks, create tasks, and update task status.
预期结果:
- 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
安全审计
低风险This 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.
风险因素
🌐 网络访问 (1)
质量评分
你能构建什么
整合外部 API
建構 MCP 伺服器，將您的平台 API 公開為 LLM 的工具。
建立自訂 LLM 工具
設計和實作工具，使用特定領域的功能擴展 LLM 能力。
測試 MCP 伺服器品質
建立評估框架以驗證 MCP 伺服器使 LLM 能夠完成任務。
试试这些提示
Build an MCP server for the GitHub API using Python and FastMCP. Include tools for listing repositories, creating issues, and searching code.
Add OAuth 2.1 authentication to an existing MCP server. Use environment variables for API keys.
Create an evaluation framework for an MCP server using the evaluation.py script. Write 10 complex questions.
Review an existing MCP server implementation and optimize it for production with pagination, character limits, and HTTP transport.
最佳实践
- 為完整工作流程設計工具，而不僅僅是個別的 API 端點。將相關操作整合到連貫的工具中。
- 使用 Pydantic 或 Zod 進行輸入驗證，透過描述性欄位約束確保資料完整性。
- 實作分頁和字元限制，以防止 LLM 上下文視窗過載。
避免
- 避免簡單地將現有的 API 端點包裝為個別工具。這會造成工具氾濫。
- 不要在沒有截斷的情況下回傳詳盡的資料傾印。針對資訊密度最佳化回應。
- 避免使用沒有服務前綴的通用工具名稱。使用清晰的命名方式，例如 github_create_issue。