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AI代理未说明官方级别未说明来源级核验

Claude MCP Server Builder

MCP Server

为Claude Desktop构建生产级MCP服务器的工具集,包含系统提示和测试驱动的工作流程。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
工作流优化令牌优化ClaudeClaude DesktopClaude DesktopClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

kellykohlleffel

提供方

kellykohlleffel

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

Claude Desktop的MCP服务器构建器

使用全面的系统提示和测试驱动的工作流程为Claude Desktop构建生产就绪的MCP服务器

![License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT) ![Claude](https://claude.ai/download) ![MCP](https://modelcontextprotocol.io/)

此存储库提供了全面的系统说明,使Claude(或支持项目方法的任何LLM)能够指导您构建以代理为中心的设计和可选令牌优化的生产就绪MCP服务器。

✨ 特性

  • 🎯 以代理为中心的设计 -面向工作流的工具,最大限度地减少了Claude的编排负担
  • 🧪 测试驱动开发 -在构建MCP服务器之前验证API
  • ⚡ FastMCP优先 -90%的用例使用最快的路径
  • 📁 扁平结构 -简单的项目布局,可根据需要进行扩展
  • 🔄 局部测试 -没有Claude Desktop重启的测试工具
  • ⚡ 令牌优化 -工作流服务器的可选模式(减少90-99%)
  • 📊 代币透明度 -优化服务器的自我报告
  • 📚 生产模式 -基于具有50多种生产工具的真实服务器
  • 🎯 分步指导 -克劳德带你走过每一个阶段

🚀 快速开始

让您的第一台MCP服务器在中运行 2-4小时:

  1. 创建克劳德项目 (2分钟)
   Open Claude.ai → Projects → Create Project → "MCP Server Builder"
  1. 添加系统说明 (2分钟)

- 复制 docs/SYSTEM_INSTRUCTIONS.md - 粘贴到项目的“自定义说明”中 - 保存

  1. 开始建立 (1分钟)
   I want to build an MCP server for [YOUR_SERVICE].

   Service details:
   - Type: [REST API / Database / SaaS]
   - Authentication: [API key / OAuth / etc]
   - Key operations: [list 3-5 things]
   - Usage pattern: [How often will this be called?]

   Let's start with test_client.py.

就是这样!克劳德将指导您完成其余部分。

👉 完整快速入门指南→

📋 所得

核心文件

文件用途大小
QUICKSTART.md5分钟后开始5分钟后阅读
docs/SYSTEM_INSTRUCTIONS.md完整的系统提示完整的指南
docs/USER_PROMPT_TEMPLATE.md复制粘贴提示模板快速参考
docs/PROJECT_SETUP.md详细项目配置深入了解

模板和工具

  • 模板/ -MCP项目的入门文件
  • 包括: .env.example, .gitignore, requirements.txt,项目快速入门模板

🎯 工作流程

┌─────────────────┐
│  test_client.py │  ← Test API authentication & operations
└────────┬────────┘
         │ ✅ Pass
         ▼
┌─────────────────┐
│   Build Server  │  ← Create MCP server with agent-centric tools
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  test_server.py │  ← Test MCP tools locally
└────────┬────────┘
         │ ✅ Pass
         ▼
┌─────────────────┐
│test_token_usage │  ← Optional: Measure tokens (workflow servers)
└────────┬────────┘
         │ ✅ Pass
         ▼
┌─────────────────┐
│ Claude Desktop  │  ← Full integration
└─────────────────┘

关键原则:

  • 永远不要构建你没有测试过的东西
  • 为工作流而设计,而不是为API端点而设计
  • 重要时进行优化(工作流服务器)

💡 设计理念

代理中心与API-中心

❌ API-中心(避免):

list_databases()
list_schemas(database)
list_tables(database, schema)
# User: "What's in my warehouse?" → 10-50+ tool calls

✅ 以代理为中心(构建此):

discover_data_warehouse(resource_type, search_term, filters)
# User: "What's in my warehouse?" → 1 tool call

何时进行优化

标准方法:

  • 简单的单API包装器
  • 不常使用(\10次通话/对话)
  • 大量响应(>5000个令牌)
  • 提出效率要求

系统说明指导您何时应用每种方法。

🎓 用例

为以下对象构建MCP服务器:

REST API

  • 数据平台:Fivetran、人口普查、dbt Cloud、Hightouch
  • 数据仓库:雪花、Rancher、BigQuery
  • 云服务:AWS、GCP、Azure
  • 工作流程:Jira,线性,Asana,周一
  • 沟通:Slack、Twilio、SendGrid
  • 自定义API:您的内部服务

数据库

  • PostgreSQL、MySQL、Snowflake、BigQuery、MongoDB
  • 使用以代理为中心的查询工具

SaaS平台

  • GitHub、GitLab、Bitbucket
  • 谷歌工作区,微软365
  • 概念、汇流、SharePoint

工作流服务器

  • 管道健康监测器
  • 跨部门协调人
  • 多阶段数据工作流程
  • (内置令牌优化功能)

🎓 示例:构建天气MCP服务器

You: I want to build an MCP server for OpenWeatherMap API.

Service details:
- Type: REST API
- Authentication: API key
- Key operations:
  1. Get current weather
  2. Get 5-day forecast
  3. Search cities
- Usage: Checking weather 5-10 times per conversation

Let's start with test_client.py.

Claude: [Creates test_client.py with OpenWeatherMap API...]
        [Guides through agent-centric tool design...]
        [Consolidates related operations...]

结果: 在2-3小时内使用MCP服务器:

  • 3-5个以试剂为中心的工具(不是10+以API为中心的刀具)
  • 正确的测试和错误处理
  • 必要时可选择优化

🏗️ 是什么让这与众不同

传统方法❌

  1. 立即开始编码
  2. 将每个API端点包装为工具
  3. 与路径和配置作斗争
  4. 在Claude Desktop中调试(缓慢)
  5. 用户需要10次以上的工具调用来完成简单的任务
  6. 编写文档(已过时)
  7. 意识到你需要重构

这种方法✅

  1. 首先测试API(test_client.py)
  2. 设计以代理为中心的工具(工作流,而非端点)
  3. 增量构建(MVP→ 扩展)
  4. 本地测试(test_server.py)
  5. 用户通过1-2次工具调用完成任务
  6. 配置克劳德桌面(一旦它工作)
  7. 可选:优化和验证令牌使用
  8. 成功后的文档

📊 测试原理

三相(或四相)测试

  1. test_client.py -API验证

- 身份验证成功 - 进行实际的API调用 - 优雅地处理错误 - 测试完整和轻量级方法(如果优化)

  1. test_server.py -工具验证

- 直接测试MCP工具 - 验证JSON响应 - 检查错误处理 - 验证工具整合工作 - 无需克劳德桌面

  1. test_token_usage.py -令牌测量(可选,适用于工作流服务器)

- 衡量实际代币消费 - 验证优化声明 - 提供每个组件的细分 - 实现数据驱动决策

  1. 克劳德桌面 -集成

- 完整的端到端测试 - 自然语言接口 - 生产验证 - 真实世界的工作流测试

🛠️ 技术栈

支持的语言

  • python (建议使用FastMCP)
  • Types/Node.js (官方MCP SDK)

关键依赖关系

  • FastMCP-快速MCP服务器开发
  • python dotenv-环境管理
  • 请求/httpx-API通信

需求

  • Python 3.10+或Node.js 18+
  • 克劳德桌面
  • 您正在集成的服务的API凭据

📚 文档

入门指南

  1. 快速入门指南 -距离首次提示还有5分钟
  2. 系统说明 -以代理为中心的模式的完整指南
  3. 项目设置 -详细配置

参考

外部资源

🗺️ 路线图

当前版本(v1.0)

  • ✅ 完整的系统说明
  • ✅ 以代理为中心的设计模式
  • ✅ 测试驱动的工作流程
  • ✅ FastMCP第一种方法
  • ✅ 令牌优化模式(可选)
  • ✅ 工作流服务器的令牌透明度
  • ✅ 全面的文件

未来(待定)

📜 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

  • 基于多个MCP服务器的模式构建
  • 受到现实世界代币优化挑战的启发(实现了99%的减少)
  • 由Claude和FastMCP提供技术支持
  • 感谢模型上下文协议社区
  • 感谢所有贡献者和早期采用者

🌟 成功案例

这种系统指令方法已被用于构建:

  • 管道健康监测器 -98.9%的代币减少(37795→每张支票421个代币)
  • 多服务编排器 -5个API,1个工具调用
  • 数据平台探索者 -在1-2次通话中完成数据平台可见性

⭐ 表示支持

如果这个项目帮助你构建了更好的MCP服务器,那就给它一颗星吧! ⭐

它帮助其他人发现这些模式,并鼓励持续发展。

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准备好建造了吗?快速入门指南

问题? 检查 文档

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工作流优化令牌优化ClaudeClaude DesktopMCP协议本地部署Claude集成测试驱动开发

支持客户端

Claude DesktopClaude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

oauth

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明oauth部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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