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指南：创建高质量的 MCP（模型上下文协议）服务器，使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。在构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务时使用，无论是 Python（FastMCP）还是 Node/TypeScript（MCP SDK）。
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Mac 系统深度清理和优化工具。使用 Mole (mo 命令) 执行系统清理、磁盘分析、应用卸载、系统优化等任务。 触发场景（当用户提到以下任一内容时使用此 skill）： - 清理 Mac、清理磁盘、释放空间、清理缓存、清理系统 - 卸载应用、删除应用、移除应用及其残留 - 磁盘分析、查看磁盘占用、大文件查找、空间分析 - 系统优化、系统维护、刷新系统、重建缓存 - 系统状态、系统监控、CPU/内存/磁盘监控 - 清理 node_modules、清理构建产物、清理项目依赖 - 清理安装包、删除 dmg/pkg 文件 - Mac 清理工具、类似 CleanMyMac 的功能 - "我的 Mac 太慢了"、"磁盘空间不足"、"电脑卡顿" - 即使没有明确说 "Mole"，只要涉及上述场景就应使用
构建 CLI / command-line 工具时使用，支持两种模式。模式 A 人类 CLI（终端 UX、彩色、交互式提示、进度条、Shell 自动补全），关键词包括 commander / yargs / oclif / typer / click / cobra。模式 B agent-native CLI（JSON envelope / schema 自省 / dry-run 写入安全 / 契约驱动），关键词包括 agent-native CLI、JSON envelope、friction signal。混合场景默认走 B（agent 约束更严格）。只要用户提到 CLI、command-line、命令行工具、agent-native、envelope、schema、friction signal，或要给 agent 提供可调用的 CLI 工具，就应主动使用此 skill。
快速搭建和配置 pnpm monorepo 项目结构，包含 TypeScript、tsup 构建、私有 npm registry 配置。当用户需要"创建 monorepo"、"初始化 monorepo 项目"、"配置 pnpm workspace"、"设置 monorepo 构建"、"monorepo setup"时使用。特别适合需要统一管理多个包、配置构建工具、处理 TypeScript 路径问题的场景。即使用户只是说"帮我搭建项目结构"或"配置构建"，如果涉及多包管理也应该使用此 skill。
| name | mcp-builder |
| description | 指南：创建高质量的 MCP（模型上下文协议）服务器，使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。在构建 MCP 服务器以集成外部 API 或服务时使用，无论是 Python（FastMCP）还是 Node/TypeScript（MCP SDK）。 |
| license | 完整条款请参见 LICENSE.txt |
创建 MCP（模型上下文协议）服务器，使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。MCP 服务器的质量衡量标准是它能在多大程度上帮助 LLM 完成现实世界的任务。
创建高质量的 MCP 服务器涉及四个主要阶段：
API 覆盖率 vs 工作流工具： 平衡全面的 API 端点覆盖率和专业化的工作流工具。工作流工具对于特定任务可能更方便，而全面的覆盖率给予代理组合操作的灵活性。性能因客户端而异——有些客户端受益于组合基础工具的代码执行，而其他客户端在处理更高级别的工作流时表现更好。不确定时，优先考虑全面的 API 覆盖率。
工具命名和可发现性：
清晰、描述性的工具名称帮助代理快速找到正确的工具。使用一致的前缀（例如 github_create_issue、github_list_repos）和面向操作的命名。
上下文管理： 代理受益于简洁的工具描述和过滤/分页结果的能力。设计返回专注、相关数据的工具。一些客户端支持代码执行，这可以帮助代理高效地过滤和处理数据。
可操作的错误消息： 错误消息应该通过具体建议和后续步骤指导代理找到解决方案。
导航 MCP 规范：
从站点地图开始查找相关页面：https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml
然后使用 .md 后缀获取特定页面以获得 markdown 格式（例如 https://modelcontextprotocol.io/specification/draft.md）。
需要查看的关键页面：
推荐技术栈：
加载框架文档：
TypeScript（推荐）：
https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.mdPython：
https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md理解 API： 审查服务的 API 文档以识别关键端点、认证要求和数据模型。根据需要使用网络搜索和 WebFetch。
工具选择： 优先考虑全面的 API 覆盖率。列出要实现的端点，从最常见的操作开始。
查看特定语言的指南以进行项目设置：
创建共享实用程序：
对于每个工具：
输入模式：
输出模式：
outputSchemastructuredContent（TypeScript SDK 功能）工具描述：
实现：
注释：
readOnlyHint：true/falsedestructiveHint：true/falseidempotentHint：true/falseopenWorldHint：true/false审查以下方面：
TypeScript：
npm run build 验证编译npx @modelcontextprotocol/inspectorPython：
python -m py_compile your_server.py查看特定语言的指南以了解详细的测试方法和质量检查清单。
实现你的 MCP 服务器后，创建全面的评估以测试其有效性。
加载 ✅ 评估指南 获取完整的评估指导。
使用评估来测试 LLM 是否能有效使用你的 MCP 服务器来回答现实、复杂的问题。
要创建有效的评估，请遵循评估指南中概述的流程：
确保每个问题都满足：
创建具有以下结构的 XML 文件：
<evaluation>
<qa_pair>
<question>查找关于以动物代号命名的 AI 模型发布的讨论。一个模型需要使用格式 ASL-X 的特定安全指定。哪个数字 X 正在为以斑点野猫命名的模型确定？</question>
<answer>3</answer>
</qa_pair>
<!-- 更多 qa_pairs... -->
</evaluation>
在开发过程中根据需要加载这些资源：
https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml 的站点地图开始，然后使用 .md 后缀获取特定页面https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md 获取https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md 获取🐍 Python 实现指南 - 完整的 Python/FastMCP 指南，包含：
@mcp.tool 的工具注册⚡ TypeScript 实现指南 - 完整的 TypeScript 指南，包含：
server.registerTool 的工具注册