LLMが外部サービスと対話するための適切に設計されたツールを通じて、高品質なMCP (Model Context Protocol) サーバーを作成するためのガイド。
Python (FastMCP)、Node/TypeScript (MCP SDK)、Rust (Tokio)で、外部APIやサービスを統合するMCPサーバーを構築する際に使用します。
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See how to installReview the instructions the agent will receive before you install.
このスキルを使用して、LLMが外部サービスと効果的に対話できる高品質なMCP（Model Context Protocol）サーバーを作成します。MCPサーバーは、LLMが外部サービスやAPIにアクセスできるようにするツールを提供します。MCPサーバーの品質は、提供されたツールを使用してLLMが実際のタスクをどれだけうまく達成できるかによって測定されます。
高品質なMCPサーバーの作成には、4つの主要フェーズがあります：
実装に入る前に、以下の原則を確認してAIエージェント向けのツール設計方法を理解してください：
APIエンドポイントではなくワークフローを構築する：
schedule_event）限られたコンテキストに最適化する：
アクション可能なエラーメッセージを設計する：
自然なタスク分割に従う：
評価駆動開発を使用する：
最新のMCPプロトコルドキュメントを取得：
WebFetchを使用してロード：https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt
この包括的なドキュメントには、完全なMCP仕様とガイドラインが含まれています。
以下のリファレンスファイルをロードして読む：
Python実装の場合は、以下も読み込む：
https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.mdをロードNode/TypeScript実装の場合は、以下も読み込む：
https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.mdをロードRust実装の場合は、以下も読み込む：
サービスを統合するには、利用可能なすべてのAPIドキュメントを読み込む：
包括的な情報を収集するには、必要に応じてWeb検索とWebFetchツールを使用します。
調査に基づいて、以下を含む詳細な計画を作成する：
ツール選択：
共有ユーティリティとヘルパー：
入力/出力設計：
エラー処理戦略：
包括的な計画ができたら、言語固有のベストプラクティスに従って実装を開始します。
Pythonの場合：
.pyファイルを作成するか、複雑な場合はモジュールに整理（🐍 Pythonガイド参照）Node/TypeScriptの場合：
package.jsonとtsconfig.jsonをセットアップRustの場合：
Cargo.tomlに必要な依存関係を追加（tokio、serde、axum等）実装を開始するには、ツールを実装する前に共有ユーティリティを作成する：
計画内の各ツールについて：
入力スキーマを定義：
包括的なDocstrings/説明を書く：
ツールロジックを実装：
ツールアノテーションを追加：
readOnlyHint: true（読み取り専用操作の場合）destructiveHint: false（非破壊的操作の場合）idempotentHint: true（繰り返し呼び出しが同じ効果を持つ場合）openWorldHint: true（外部システムと対話する場合）この時点で、適切な言語ガイドをロード：
Pythonの場合：🐍 Python実装ガイドをロードして以下を確認：
model_configを持つPydantic v2モデルNode/TypeScriptの場合：⚡ TypeScript実装ガイドをロードして以下を確認：
server.registerToolを適切に使用.strict()を持つZodスキーマany型なし - 適切な型を使用npm run build）初期実装後：
MCP Inspectorは、MCPサーバーのテストとデバッグのための対話型開発ツールです。Web ベースのインターフェースを提供し、インストール不要で使用できます。
起動方法：
# npm パッケージの場合
npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx <package-name> <args>
# Python パッケージ（PyPI）の場合
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx <package-name> <args>
# ローカルの TypeScript サーバーの場合
npx @modelcontextprotocol/inspector node path/to/server/index.js args...
# ローカルの Python サーバーの場合
npx @modelcontextprotocol/inspector python path/to/server.py args...
# Rust サーバーの場合
npx @modelcontextprotocol/inspector ./target/release/server_name args...
主な機能：
開発ワークフロー：
品質を確保するため、以下の点でコードをレビュー：
重要： MCPサーバーは、stdio/stdinまたはsse/http経由でリクエストを待つ長時間実行プロセスです。メインプロセスで直接実行する（例：python server.pyやnode dist/index.js）と、プロセスが無期限にハングします。
サーバーをテストする安全な方法：
timeout 5s python server.pyPythonの場合：
python -m py_compile your_server.pyNode/TypeScriptの場合：
npm run buildを実行してエラーなしで完了することを確認実装品質を確認するには、言語固有のガイドから適切なチェックリストをロード：
MCPサーバーを実装した後、その有効性をテストするための包括的な評価を作成します。
完全な評価ガイドラインについては✅ 評価ガイドをロードしてください。
評価は、LLMがあなたのMCPサーバーを効果的に使用して、現実的で複雑な質問に答えることができるかをテストします。
TypeScript版評価スクリプト（Bun対応）：
評価ハーネスはscripts/ディレクトリにTypeScript版が用意されています。高速なBunランタイムを使用して実行できます。
# 依存関係のインストール
cd scripts
bun install
# 評価の実行
bun run evaluation.ts eval.xml -t stdio -c python -a server.py
# またはBunで直接実行
bun run dev eval.xml -t stdio -c node -a dist/index.js
詳細はscripts/README.mdを参照してください。
効果的な評価を作成するには、評価ガイドで説明されているプロセスに従います：
各質問は以下の条件を満たす必要があります：
この構造でXMLファイルを作成：
<evaluation>
<qa_pair>
<question>動物のコードネームを持つAIモデルの発表に関する議論を見つけてください。あるモデルには、ASL-Xという形式を使用する特定の安全指定が必要でした。斑点のある野生の猫にちなんで名付けられたモデルに対して、どの数字Xが決定されていましたか？</question>
<answer>3</answer>
</qa_pair>
<!-- さらに多くのqa_pairs... -->
</evaluation>
開発中に必要に応じてこれらのリソースをロードしてください：
https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txtから取得 - 完全なMCP仕様https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.mdから取得https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.mdから取得🐍 Python実装ガイド - 以下を含む完全なPython/FastMCPガイド：
@mcp.toolによるツール登録⚡ TypeScript実装ガイド - 以下を含む完全なTypeScriptガイド：
server.registerToolによるツール登録No reviews yet. Tell others what you thought.
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