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Mcp Builder

Officiel

Licence inconnue · Mis à jour 6 nov. 2026

/À propos de Mcp Builder

Cette compétence aide l'assistant à créer des serveurs MCP (Model Context Protocol), de petits programmes qui permettent aux modèles d'IA de se connecter à des services externes via des outils bien conçus. Elle suit un processus en quatre phases : rechercher l'API et le protocole cibles, implémenter le serveur, réviser et tester le code, et rédiger des questions d'évaluation pour vérifier que les modèles d'IA peuvent réellement utiliser le serveur terminé.

Utilisez-la lorsque vous demandez à l'assistant de construire un serveur MCP, d'intégrer une API externe comme outils MCP ou d'améliorer un projet MCP existant. Elle prend en charge Python (FastMCP) et TypeScript, et recommande TypeScript pour les nouveaux serveurs.

Elle couvre aussi le choix entre les versions du SDK, la conception des noms et descriptions d'outils, la gestion des erreurs et de la pagination, et le choix du bon transport (stdio local ou HTTP streaming distant). Pour ce faire, la compétence nécessite que l'assistant lise des guides de référence intégrés (meilleures pratiques, guides d'implémentation par langage et guide d'évaluation) et récupère de la documentation sur le web, y compris la spécification MCP et les README des SDK.

La construction et les tests nécessitent l'exécution de commandes comme npm ou python dans un terminal, et les tests utilisent l'outil MCP Inspector. Aucun compte ni clé d'API n'est requis par la compétence elle-même, bien que le service que vous intégrez puisse nécessiter ses propres identifiants.

Elle fonctionne avec des assistants capables de lire des fichiers SKILL.md, comme Claude Code, et s'adresse aux personnes écrivant du code plutôt qu'aux utilisateurs de chat occasionnels.

Fiche générée par IA à partir des informations publiques du projet. Elle peut contenir des erreurs : vérifiez la source d'origine.

/À quoi sert Mcp Builder

Créer un serveur MCP qui encapsule une API externe afin que les assistants IA puissent l'utiliser
Créer un nouveau serveur MCP TypeScript de zéro en suivant les meilleures pratiques actuelles
Ajouter des outils bien conçus à un serveur Python FastMCP existant
Migrer un projet MCP du SDK TypeScript v1 vers v2
Rédiger des questions d'évaluation pour tester si les modèles d'IA peuvent utiliser mon serveur MCP