MCP 服务器开发指南
帮助开发者为外部 API 构建结构清晰、可测试、便于 LLM 使用的 MCP 服务器。
文档覆盖认证、输入校验、工具注解、审批、敏感数据和错误处理，并建议远程服务使用最小化审批与权限；但未提供具体服务器实现、统一的用户确认强制规则、数据流披露、回滚方案或依赖风险核验，因此扣分。
流程结构完整，包含实现、测试、分页和错误反馈指导；但仅有示例和建议，没有目标服务器、实际测试套件或可复现构建证据，且示例存在潜在版本/API假设，静态证据不足，因此扣分。
明确面向构建 MCP 服务器的开发者，并覆盖 Python、TypeScript 和 C#/.NET、stdio 与 HTTP 场景；但非适用范围、触发条件、中文支持和大陆网络可达性未明确，部分核心文档与服务依赖海外地址，因此扣分。
具有分层概览、阶段化流程、语言参考、最佳实践、评估指南和大量示例；给定元数据标明 MIT 与 Microsoft 来源，但技能文件本身缺少版本策略、变更记录、维护责任和更新路径，且部分文档假设未集中说明，因此扣分。
能够直接指导服务器规划、工具设计、认证、错误处理和评估创建，示例具有较高实用性；但没有执行验证，评估要求可能过度复杂且允许提出服务器无法解决的问题，实际结果完整性和成本收益无法确认，因此按静态上限评分并扣分。
内容包含具体命令、代码模式、检查清单和测试结构，具备一定审计性；但没有提交的 CI、测试结果、第三方执行记录或独立交叉验证，结论主要依赖文档自述，因此扣分。
- 这是低置信度的静态审查，未执行示例、构建或测试。
- 部署远程 MCP 服务前，应补充明确的最小权限、强制审批、敏感数据流、凭据管理、回滚和依赖锁定证据。
- 评估指南要求复杂、多次调用且可能超出服务器能力的问题，可能增加成本并降低可验证性；应先定义服务器能力边界和可达性。
- 文档引用的海外站点、包注册表和 Azure 服务可能影响中国大陆网络环境下的使用。
它能做什么 & 适用场景
这是一个面向软件开发的 MCP 服务器构建指南，适用于 Python、Node/TypeScript 和 C#/.NET。它覆盖从协议与框架调研、API 规划，到工具实现、测试和评估的完整流程。指南强调工具命名、输入输出模式、分页、错误信息和工具注解等设计细节。它也帮助开发者判断应使用 Microsoft 现有 MCP 服务器，还是为内部 API 或第三方 SaaS 构建自定义服务器。
指导开发者查阅 MCP 协议、语言 SDK 和服务 API 文档；选择 stdio 或 Streamable HTTP 传输；规划 API 覆盖范围和工作流工具；实现带认证、错误处理、响应格式化和分页的共享基础设施；使用 Zod、Pydantic 或对应 .NET 模式定义工具模式；添加只读、破坏性、幂等和开放世界注解；运行 TypeScript 构建、Python 语法检查和 MCP Inspector 测试；最后创建 10 个只读、复杂、可验证的 XML 评估问题。
- 负责第三方 SaaS 集成的开发者，需要让 LLM 通过 MCP 调用业务 API。
- 维护内部 API 的工程团队，需要设计带认证、分页和可操作错误信息的自定义 MCP 服务器。
- Azure 服务开发者，需要判断应采用 Azure MCP、Foundry MCP，还是自行实现服务器。
- 使用 TypeScript、Python 或 C#/.NET 开发 MCP 集成的工程师，需要从项目结构到测试获得实施建议。
优缺点一览
- 覆盖 TypeScript、Python 和 C#/.NET 三种实现路线。
- 同时包含工具设计、基础设施、测试和评估，而不只提供代码片段。
- 明确说明何时优先使用 Azure、Foundry、Fabric、Playwright 或 GitHub MCP 服务器。
- 提供输入输出模式、分页、错误信息和工具注解等可执行的质量要求。
- 指南依赖外部 MCP、SDK 和服务 API 文档，离线使用会受限。
- 实际参考文件内容未包含在提供的 SKILL.md 中，部分实现细节需要进一步加载。
- 没有给出一个完整、可直接运行的端到端示例服务器。
- 未提供针对所有语言、客户端或目标 API 的测试结果。
如何安装
在项目中运行 npx skills add microsoft/skills，然后在安装向导中选择 mcp-builder。README 说明技能会安装到所选 Agent 的目录，例如 GitHub Copilot 使用 .github/skills/。该仓库的许可证为 MIT。
如何使用
在已安装该技能的编码 Agent 中提出类似“为我的第三方 API 设计并实现一个 MCP 服务器，使用 TypeScript，包含认证、分页、结构化输出、错误处理和评估测试”的请求。指南会按调研、实现、测试和评估四个阶段提供工作流；具体 API、权限和部署步骤需要根据目标服务补充。
对比同类
与直接使用 Microsoft 提供的 Azure MCP、Foundry MCP、Fabric MCP、Playwright MCP 或 GitHub MCP 相比，本指南更适合需要接入自定义内部 API 或第三方 SaaS 的场景；如果目标服务已被这些服务器覆盖，指南建议优先复用现有服务器。