关于 mcp-builder
用于围绕完整用户工作流设计和实现 MCP 服务的技能，指导开发者从 API 调研、工具设计到基础设施搭建和实际评估。
主要功能
- 01面向工作流的工具设计
- 02工具架构与文档字符串
- 03身份验证与请求辅助功能
- 04分页与响应格式化
- 05服务评估资源
适用场景
- 01根据 API 文档规划 MCP 工具
- 02构建 Python 或 TypeScript MCP 服务
- 03改进错误消息和工具输出
- 04通过实际任务评估服务可用性
MCP 相关
指导开发者创建 MCP 服务，包括工具清单、输入输出架构，以及评估提示词或脚本。
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
$
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/mcp-builder确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。
LICENSE.txtagents/openai.yamlreferences/evaluation.mdmcp_best_practices.mdnode_mcp_server.mdpython_mcp_server.mdscripts/connections.pyevaluation.pyexample_evaluation.xmlrequirements.txt详细介绍
MCP 构建器
围绕用户工作流构建 MCP 服务，而不是围绕原始 API 端点。
工作流
- 阅读目标 API 文档，找出 Agent 必须端到端完成的工作流。
- 设计一组精简的工具，提供高信号输出、清晰的标识符和可操作的错误信息。
- 优先实现通用基础设施：身份验证、请求辅助工具、分页、截断和格式化。
- 添加工具 schema 和文档字符串，让正确的用法一目了然。
- 在扩大范围之前，使用真实任务评估服务。
原则
- 优先选择工作流工具，而不是轻量的端点封装。
- 默认返回简洁且高信号的响应。
- 尽可能使用易读的标识符。
- 让错误消息具有指导性：告诉 Agent 下一步可以尝试什么。
- 针对有限的上下文和大型数据集进行设计。
资源
references/mcp_best_practices.md：适用于每个服务的设计原则。references/python_mcp_server.md：Python 实现模式。references/node_mcp_server.md：TypeScript 实现模式。scripts/connections.py和scripts/evaluation.py：仓库本地辅助工具。
交付内容
- 与用户工作流对应的具体工具清单。
- 严格的输入／输出 schema。
- 用于确认 Agent 能够使用该服务的评估提示词或脚本。
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