ソース情報
- リポジトリ
- TianQue6916/reasonix
- ソースの最終更新活動
- 2026年6月15日 15:22
- 検出された SKILL.md の言語
- 中国語
- スター
- 0
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/TianQue6916/reasonix --skill mcp-builderコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | mcp-builder |
| description | 构建 MCP Server — 使用 FastMCP (Python) 或 SDK (Node.js) 创建、测试、发布 MCP 服务器 |
创建自定义 MCP (Model Context Protocol) 服务器。
| 框架 | 模板命令 |
|---|---|
| Python FastMCP | pip install mcp → python -c "from mcp.server.fastmcp import FastMCP" |
| Node.js SDK | npm install @modelcontextprotocol/sdk |
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("my-server")
@mcp.tool()
def my_tool(param: str) -> str:
"""工具描述"""
return f"处理: {param}"
@mcp.resource("config://app")
def get_config() -> str:
return "应用配置"
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="stdio")
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
const server = new Server({ name: "my-server", version: "1.0.0" }, {
capabilities: { tools: {} }
});
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => ({
tools: [{ name: "my_tool", description: "...", inputSchema: { type: "object", properties: {} } }]
}));
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
return { content: [{ type: "text", text: "结果" }] };
});
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
| 方式 | 适用场景 |
|---|---|
| stdio | 本地子进程,直接运行 |
| SSE | 远程 HTTP 连接 |
| Streamable HTTP | MCP 规范新版,支持流式响应 |
# npm 发布
npm publish
# PyPI 发布
python -m build && twine upload dist/*
# 本地测试 stdio
node -e "const io = require('child_process').spawn('node', ['server.js']); io.stdout.on('data', d => console.log(d.toString()));"
# 使用 MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector node server.js