建立高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南，使 LLM 能夠透過精心設計的工具與外部服務互動。適用於建立 MCP 伺服器以整合外部 API 或服務，無論是使用 Python (FastMCP) 或 Node/TypeScript (MCP SDK)。
使用此技能來建立高品質的 MCP (Model Context Protocol) 伺服器，使 LLM 能夠有效地與外部服務互動。MCP 伺服器提供工具，允許 LLM 存取外部服務和 API。MCP 伺服器的品質取決於它能多好地讓 LLM 使用提供的工具完成真實世界的任務。
建立高品質的 MCP 伺服器涉及四個主要階段：
在深入實作之前，請先透過檢視這些原則來理解如何為 AI 代理設計工具：
為工作流程而非僅為 API 端點建立：
schedule_event 既檢查可用性又建立事件）針對有限的上下文進行最佳化：
設計可操作的錯誤訊息：
遵循自然任務細分：
使用評估驅動開發：
取得最新的 MCP 協定文件：
使用 WebFetch 載入：https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt
此綜合文件包含完整的 MCP 規範和指南。
載入並閱讀以下參考檔案：
對於 Python 實作，也請載入：
https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md對於 Node/TypeScript 實作，也請載入：
https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md要整合服務，請閱讀所有可用的 API 文件：
為了收集全面的資訊，請根據需要使用網路搜尋和 WebFetch 工具。
根據您的研究，建立包含以下內容的詳細計劃：
工具選擇：
共用工具和輔助程式：
輸入/輸出設計：
錯誤處理策略：
現在您已有全面的計劃，請遵循特定語言的最佳實踐開始實作。
對於 Python：
.py 檔案，或如果複雜則組織成模組（參見 🐍 Python 指南）對於 Node/TypeScript：
package.json 和 tsconfig.json要開始實作，請在實作工具之前建立共用工具：
對於計劃中的每個工具：
定義輸入架構：
撰寫全面的文件字串/說明：
實作工具邏輯：
新增工具註解：
readOnlyHint: true（用於唯讀操作）destructiveHint: false（用於非破壞性操作）idempotentHint: true（如果重複呼叫具有相同效果）openWorldHint: true（如果與外部系統互動）此時，請載入適當的語言指南：
對於 Python：載入 🐍 Python 實作指南 並確保以下事項：
model_config 的 Pydantic v2 模型對於 Node/TypeScript：載入 ⚡ TypeScript 實作指南 並確保以下事項：
server.registerTool.strict() 的 Zod 架構any 類型 - 使用適當的類型npm run build）初始實作後：
為確保品質，請檢視程式碼的：
重要： MCP 伺服器是長時間執行的進程，透過 stdio/stdin 或 sse/http 等待請求。在主進程中直接執行它們（例如 python server.py 或 node dist/index.js）會導致進程無限期掛起。
測試伺服器的安全方式：
timeout 5s python server.py對於 Python：
python -m py_compile your_server.py對於 Node/TypeScript：
npm run build 並確保無錯誤完成為驗證實作品質，請從特定語言指南載入適當的檢查清單：
實作 MCP 伺服器後，建立全面的評估來測試其效能。
載入 ✅ 評估指南 以取得完整的評估指南。
評估測試 LLM 是否能有效使用您的 MCP 伺服器來回答實際的複雜問題。
要建立有效的評估，請遵循評估指南中概述的流程：
每個問題必須：
使用此結構建立 XML 檔案：
<evaluation>
<qa_pair>
<question>Find discussions about AI model launches with animal codenames. One model needed a specific safety designation that uses the format ASL-X. What number X was being determined for the model named after a spotted wild cat?</question>
<answer>3</answer>
</qa_pair>
<!-- More qa_pairs... -->
</evaluation>
在開發期間根據需要載入這些資源：
https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt 取得 - 完整的 MCP 規範https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md 取得https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md 取得🐍 Python 實作指南 - 完整的 Python/FastMCP 指南，包含：
@mcp.tool 進行工具註冊⚡ TypeScript 實作指南 - 完整的 TypeScript 指南，包含：
server.registerTool 進行工具註冊