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创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的指南，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，无论是在 Python (FastMCP) 还是 Node/TypeScript (MCP SDK) 中。
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基于 SOC 职业分类
当用户需要创建、读取、编辑或转换 Word 文档（.docx）时必须使用本技能。触发场景包括：提到 Word/docx、报告/备忘录/正式函件输出、目录和页眉页脚、批注或修订模式、替换文档内容、插入或替换图片、从 docx 提取结构化内容等。若目标交付物是 .docx，本技能应优先触发。不要用于 PDF、电子表格、Google Docs API 或无关编程任务。
只要任务涉及 PDF 输入或输出，就应优先使用本技能。包括：读取/抽取文本与表格、合并拆分、旋转页面、加水印、创建新 PDF、填写表单、加解密、提取图片、扫描件 OCR 等。用户提到 `.pdf` 文件名或要求交付 PDF 时都应触发。
只要任务与 .pptx 有关（输入、输出或两者都有），就应触发本技能。包括：创建演示文稿、读取提取内容、修改现有模板、合并拆分页面、处理版式/讲稿/批注等。用户提到 deck/slides/presentation 或具体 .pptx 文件时，即便最终用途是摘要或邮件，也应使用本技能。
当用户任务以电子表格文件为核心输入或输出时必须使用本技能。涵盖 .xlsx/.xlsm/.csv/.tsv 的读取、清洗、修复、建模、公式计算、格式化、图表、模板更新与格式转换。用户只要提到某个表格文件路径并要求处理或产出表格，都应触发本技能。若主要交付物不是电子表格（如 Word/HTML/数据库流水线/Google Sheets API 集成），则不应触发。
创建新 skills、改造已有 skills、并通过评测闭环持续优化。用户只要提到“做一个 skill”“改造 skill”“跑评测/benchmark”“验证 skill 效果”“优化 description 触发率”等场景，都应优先使用此技能。
使用 p5.js 创建具有确定性随机和交互式参数探索的算法艺术。当用户请求使用代码创作艺术、生成式艺术、算法艺术、流场或粒子系统时使用此技能。创建原创的算法艺术而非复制现有艺术家的作品，以避免版权侵犯。
| name | mcp-builder |
| description | 创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的指南，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，无论是在 Python (FastMCP) 还是 Node/TypeScript (MCP SDK) 中。 |
| license | Complete terms in LICENSE.txt |
创建 MCP（Model Context Protocol）服务器，使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务交互。MCP 服务器的质量通过它如何有效地使 LLM 完成现实世界任务来衡量。
创建高质量 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 端点覆盖与专门的工作流工具。工作流工具对于特定任务可能更方便，而全面的覆盖率为代理提供了组合操作的灵活性。性能因客户端而异——一些客户端受益于组合基本工具的代码执行，而其他客户端使用更高级别的工作流效果更好。如果不确定，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以及过滤/分页结果的能力。设计返回集中、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引导代理找到解决方案。
浏览 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 后缀获取特定页面的 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：
对于 TypeScript（推荐）：
https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md对于 Python：
https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md理解 API： 查看服务的 API 文档以识别关键端点、身份验证要求和数据模型。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。
有关项目设置，请参见特定语言的指南：
创建共享实用程序：
对于每个工具：
输入架构：
输出架构：
outputSchemastructuredContent（TypeScript SDK 功能）工具描述：
实现：
注释：
readOnlyHint: true/falsedestructiveHint: true/falseidempotentHint: true/falseopenWorldHint: true/false审查以下内容：
TypeScript：
npm run build 验证编译npx @modelcontextprotocol/inspectorPython：
python -m py_compile your_server.py有关详细的测试方法和质量检查清单，请参见特定语言的指南。
实现 MCP 服务器后，创建全面的评估来测试其有效性。
加载 ✅ 评估指南 以获取完整的评估指南。
使用评估来测试 LLM 是否可以有效地使用您的 MCP 服务器回答现实的、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：
确保每个问题是：
创建具有此结构的 XML 文件：
<evaluation>
<qa_pair>
<question>查找关于使用动物代号的 AI 模型发布的讨论。一个模型需要特定的安全名称，格式为 ASL-X。为以斑点野猫命名的模型确定的数字 X 是多少？</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，包括：
@mcp.tool 的工具注册⚡ TypeScript 实现指南 - 完整的 TypeScript 指南，包括：
server.registerTool 的工具注册