MCP服务构建

技能简介

这个技能指导你创建高质量的MCP（Model Context Protocol）服务器。MCP是一种协议，让大语言模型能够通过设计良好的工具与外部服务和API交互。无论你是用Python（FastMCP）还是Node/TypeScript（MCP SDK），都能获得系统性的开发指导。

业务背景

MCP服务构建技能帮助金融团队快速打造AI可用的数据工具，让大模型安全调用行情接口、风控系统等内部服务。通过标准化协议设计，业务人员无需深入技术细节，即可获得结构化的市场数据分析能力，提升投研决策效率。

落地案例：某券商研究员需要实时获取多维度股票数据，但直接对接API返回信息过载。使用本技能构建MCP服务器后，AI助手可智能选择详细或精简模式获取行情，自动处理参数错误并引导修正。研究员只需自然语言提问，即可获得整理好的财务指标对比，无需编写代码或理解复杂接口文档。

能做什么

• 设计面向AI工作流的工具（而非简单包装API端点）
• 优化有限上下文窗口的信息返回
• 设计可操作的错误提示，引导AI修正用法
• 创建评估驱动的开发流程
• 支持Python和Node/TypeScript两种技术栈

使用说明

开发流程：

1. 研究阶段

• 理解MCP协议规范：https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt
• 查阅Python SDK或TypeScript SDK文档
• 完整研读目标服务的API文档

2. 规划阶段

• 选择最有价值的端点/操作实现为工具
• 设计共享工具函数和辅助方法
• 定义输入验证模型（Python用Pydantic，TypeScript用Zod）
• 规划错误处理策略和分页机制

3. 设计原则

• 面向工作流设计：不要简单包装API，要构建完整任务的工具（如schedule_event同时检查可用性并创建事件）
• 优化上下文：返回高价值信息，提供”简洁”与”详细”两种格式选项
• 可操作错误：错误信息应建议具体下一步，如”尝试使用filter=’active_only’减少结果”
• 自然命名：工具名称应反映人类思考任务的方式

4. 输入输出设计

• 默认使用人类可读的标识符（名称优于ID）
• 考虑大规模使用场景（数千用户/资源）
• 实施字符限制和截断策略（如25000字符）
• 配置详细程度选项（Detailed/Concise）

技术栈选择：

• Python：使用FastMCP框架
• Node/TypeScript：使用MCP SDK

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 原始页信息不足：缺少具体的安装命令和完整的代码示例
• 缺少参数详细说明和示例输出展示
• MCP协议仍在演进，需关注官方文档更新
• 外部API的限流和权限控制需自行处理
• 大规模部署时需考虑性能和缓存策略

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/seanphan/mcp-builder/SKILL.md
来源类型：github