将大型调研或生成任务分配给多个AI模型,完成计划评审、并行执行、成果验证与整合,并记录各负责角色的进度和重试情况。
- 并行调研多个竞争对手
- 分担大型内容生成任务
- 让顾问评审计划或草稿
这是使用mcp-use设计MCP服务器操作、数据资源、可复用提示词及交互界面的旧指南。该技能已弃用,并指引用户迁移至mcp-app-builder。
DEPRECATED: This skill has been replaced by `mcp-app-builder`. Check if `mcp-app-builder` is available in the skills folder. If not, install it: `npx skills install mcp-use/mcp-use --skill mcp-app-builder` Use `mcp-app-builder` instead of this skill. Build Model Context Protocol (MCP) servers with mcp-use framework. Use when creating MCP servers, defining tools/resources/prompts, working with mcp-use, bootstrapping MCP projects, or when user mentions MCP development, tools, resources, or prompts.
mcp-builder是使用mcp-use构建MCP服务器的旧指南,让AI能够使用外部操作与数据。它说明如何划分可调用的操作、只读数据、可复用提示词和交互界面。还介绍服务器端的定义示例,以及用于选择文本、JSON、图像等返回格式的辅助函数。
可用于理解现有mcp-use实现,或查阅Tool、Resource和Prompt的基本定义形式。指南还指向有关设计、React TSX Widget,以及根据参数获取数据的URI模板的配套资料,便于查看相应内容。
server.prompt()定义可复用文本的示例。”mcp-app-builder的说明。”该技能已弃用,并明确要求改用mcp-app-builder。如果尚未安装,所列命令为npx skills install mcp-use/mcp-use --skill mcp-app-builder。实现示例使用mcp-use和Zod,Widget以React TSX为前提。
本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。
AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。
总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月20日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
Build production-ready MCP servers with tools, resources, prompts, and interactive widgets using mcp-use.
Decompose user requests into tools, widgets, and resources. Decide what needs UI vs text.
Read design-and-architecture.md: when planning what to build, deciding tool vs widget, or designing UX flows.
server.tool(), server.resource(), server.prompt() coderesources/ folderimport {
MCPServer,
text,
object,
markdown,
html,
image,
widget,
error,
} from "mcp-use/server";
import { z } from "zod";
const server = new MCPServer({ name: "my-server", version: "1.0.0" });
// Tool
server.tool(
{
name: "my-tool",
description: "...",
schema: z.object({ param: z.string().describe("...") }),
},
async ({ param }) => text("result"),
);
// Resource
server.resource(
{ uri: "config://settings", name: "Settings", mimeType: "application/json" },
async () => object({ key: "value" }),
);
// Prompt
server.prompt(
{
name: "my-prompt",
description: "...",
schema: z.object({ topic: z.string() }),
},
async ({ topic }) => text(`Write about ${topic}`),
);
server.listen();
Response helpers: text(), object(), markdown(), html(), image(), audio(), binary(), error(), mix(), widget()
Server methods: server.tool(), server.resource(), server.resourceTemplate(), server.prompt(), server.listen()
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将大型调研或生成任务分配给多个AI模型,完成计划评审、并行执行、成果验证与整合,并记录各负责角色的进度和重试情况。
指导开发可在ChatGPT内操作的应用,涵盖功能规划、React组件及状态共享的实现。该技能已弃用,并指引用户转向后续技能。
通过本地Git历史调查代码的引入背景与修改意图,追溯最初提交及反复同时修改的文件,整理改动前需要检查的事项。
检查Python和JavaScript依赖文件中的版本约束缺失、重复条目、固定版本冲突及过时兼容包,用易懂的语言说明影响并提出便于核对的修改建议。
从目标读者的角度试读发布前的文稿,检查是否愿意打开、在哪里失去兴趣,以及读后记住什么。它报告模拟读者的反应,不改写文章。
使用mcp-use设计和实现MCP服务器,让AI调用外部操作与数据。指南涵盖认证、交互界面、错误处理及部署,并引导查阅各功能的配套资料。