MCP 服务器开发指南

概述

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。

流程

🚀 高级工作流程

创建高质量 MCP 服务器涉及四个主要阶段：

阶段 1：深入研究和规划

1.1 理解现代 MCP 设计

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。

1.2 学习 MCP 协议文档

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：

规范概述和架构
传输机制（可流式 HTTP、stdio）
工具、资源和提示定义

1.3 学习框架文档

推荐技术栈：

语言：TypeScript（高质量 SDK 支持，在许多执行环境中具有良好兼容性，例如 MCPB。此外，AI 模型擅长生成 TypeScript 代码，受益于其广泛使用、静态类型和良好的 lint 工具）
传输：远程服务器使用可流式 HTTP，使用无状态 JSON（相对于有状态会话和流式响应，更易于扩展和维护）。本地服务器使用 stdio。

加载框架文档：

MCP 最佳实践：📋 查看最佳实践 - 核心指南

对于 TypeScript（推荐）：

TypeScript SDK：使用 WebFetch 加载 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md
⚡ TypeScript 指南 - TypeScript 模式和示例

对于 Python：

Python SDK：使用 WebFetch 加载 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md
🐍 Python 指南 - Python 模式和示例

1.4 规划您的实现

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。

阶段 2：实现

2.1 设置项目结构

有关项目设置，请参见特定语言的指南：

⚡ TypeScript 指南 - 项目结构、package.json、tsconfig.json
🐍 Python 指南 - 模块组织、依赖项

2.2 实现核心基础设施

创建共享实用程序：

带身份验证的 API 客户端
错误处理帮助程序
响应格式化（JSON/Markdown）
分页支持

2.3 实现工具

对于每个工具：

输入架构：

使用 Zod (TypeScript) 或 Pydantic (Python)
包含约束和清晰的描述
在字段描述中添加示例

输出架构：

尽可能为结构化数据定义 outputSchema
在工具响应中使用 structuredContent（TypeScript SDK 功能）
帮助客户端理解和处理工具输出

工具描述：

功能的简洁总结
参数描述
返回类型架构

实现：

I/O 操作使用 Async/await
带有可操作消息的正确错误处理
在适用的地方支持分页
使用现代 SDK 时返回文本内容和结构化数据

注释：

readOnlyHint: true/false
destructiveHint: true/false
idempotentHint: true/false
openWorldHint: true/false

阶段 3：审查和测试

3.1 代码质量

审查以下内容：

无重复代码（DRY 原则）
一致的错误处理
完整的类型覆盖
清晰的工具描述

3.2 构建和测试

TypeScript：

运行 npm run build 验证编译
使用 MCP Inspector 测试：npx @modelcontextprotocol/inspector

Python：

验证语法：python -m py_compile your_server.py
使用 MCP Inspector 测试

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。

阶段 4：创建评估

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。

4.1 理解评估目的

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。

4.2 创建 10 个评估问题

要创建有效的评估，请遵循评估指南中概述的流程：

工具检查：列出可用工具并了解其功能
内容探索：使用只读操作探索可用数据
问题生成：创建 10 个复杂、现实的问题
答案验证：自己解决每个问题以验证答案

4.3 评估要求

确保每个问题是：

独立的：不依赖于其他问题
只读的：仅需要非破坏性操作
复杂的：需要多次工具调用和深入探索
现实的：基于人类关心的真实用例
可验证的：可以通过字符串比较验证的单一、清晰答案
稳定的：答案不会随时间改变

4.4 输出格式

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>

参考文件

📚 文档库

在开发过程中根据需要加载这些资源：

核心 MCP 文档（首先加载）

MCP 协议：从 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
📋 MCP 最佳实践 - 通用 MCP 指南，包括：
- 服务器和工具命名约定
- 响应格式指南（JSON vs Markdown）
- 分页最佳实践
- 传输选择（可流式 HTTP vs stdio）
- 安全和错误处理标准

SDK 文档（在阶段 1/2 期间加载）

Python SDK：从 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md 获取
TypeScript SDK：从 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md 获取

特定语言的实现指南（在阶段 2 期间加载）

🐍 Python 实现指南 - 完整的 Python/FastMCP 指南，包括：
- 服务器初始化模式
- Pydantic 模型示例
- 使用 @mcp.tool 的工具注册
- 完整的工作示例
- 质量检查清单
⚡ TypeScript 实现指南 - 完整的 TypeScript 指南，包括：
- 项目结构
- Zod 架构模式
- 使用 server.registerTool 的工具注册
- 完整的工作示例
- 质量检查清单

评估指南（在阶段 4 期间加载）

✅ 评估指南 - 完整的评估创建指南，包括：
- 问题创建指南
- 答案验证策略
- XML 格式规范
- 示例问题和答案
- 使用提供的脚本运行评估

mcp-builder