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What is it?
用于创建高质量 MCP(模型上下文协议)服务器的综合指南,使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。MCP 服务器提供允许 LLM 访问外部服务和 API 的工具。此技能涵盖 Python(FastMCP)和 Node/TypeScript(MCP SDK)实现,专注于以代理为中心的设计原则和评估驱动的开发。
How to use it?
开发遵循结构化的四阶段流程:
第一阶段:深入研究和规划
- 学习以代理为中心的设计原则(为工作流构建,而非仅仅是 API 端点)
- 获取并学习 MCP 协议文档
- 加载框架文档(Python SDK 或 TypeScript SDK)
- 彻底研究目标 API 文档
- 创建全面的实施计划
第二阶段:实施
- 设置适当的项目结构
- 实施核心基础设施(API 助手、错误处理、格式化)
- 使用适当的输入验证系统地实施工具(Pydantic/Zod)
- 遵循特定语言的最佳实践
- 添加工具注释(readOnlyHint、destructiveHint 等)
第三阶段:审查和完善
- 审查代码质量(DRY 原则、可组合性、一致性)
- 测试和构建(避免主进程挂起)
- 使用语言指南中的质量检查表
第四阶段:创建评估
- 编写 10 个复杂、现实的评估问题
- 确保问题是独立的、只读的和可验证的
- 创建用于测试的 XML 评估文件
Key Features
- 以代理为中心的设计原则 - 为完整工作流构建工具,而非仅仅是 API 包装器
- 上下文优化 - 返回高信号信息,避免数据转储
- 可操作的错误消息 - 引导代理正确使用
- 支持 Python(FastMCP)和 TypeScript(MCP SDK)
- 包含协议规范和最佳实践的综合文档库
- 使用 Pydantic v2(Python)或 Zod(TypeScript)进行输入验证
- 用于测试工具的 LLM 有效性的评估工具
- 分页、过滤和字符限制策略
- 确保生产就绪代码的质量检查表
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