Zurück zu Fähigkeiten

build-custom-mcp-server

pjt222
Aktualisiert Yesterday
8 Ansichten
17
2
17
Auf GitHub ansehen
Metaaitestingapimcpdesign

Über

Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte MCP-Server in Node.js oder R zu erstellen, um domänenspezifische Tools für KI-Assistenten verfügbar zu machen. Sie behandelt die Server-Implementierung, Tool-Definition, Transportkonfiguration und Tests mit Claude Code. Nutzen Sie sie, wenn Sie spezialisierte Integrationen über die standardmäßigen MCP-Tools hinaus benötigen oder bestehende APIs/Dienste als MCP-Tools kapseln möchten.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/build-custom-mcp-server

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

Dokumentation

Build Custom MCP Server

Create a custom MCP server that exposes domain-specific tools to AI assistants.

适用场景

  • Need to expose custom functionality to Claude Code or Claude Desktop
  • Building specialized tools beyond what mcptools provides
  • Creating a domain-specific AI assistant integration
  • Wrapping existing APIs or services as MCP tools

输入

  • 必需: List of tools to expose (name, description, parameters, behavior)
  • 必需: Implementation language (Node.js or R)
  • 必需: Transport type (stdio or HTTP)
  • 可选: Authentication requirements
  • 可选: Docker packaging needs

步骤

第 1 步:Define Tool Specifications

Before writing code, define each tool:

tools:
  - name: query_database
    description: Execute a read-only SQL query against the analysis database
    parameters:
      query:
        type: string
        description: SQL SELECT query to execute
        required: true
      limit:
        type: integer
        description: Maximum rows to return
        default: 100
    returns: JSON array of result rows

  - name: run_analysis
    description: Execute a predefined statistical analysis by name
    parameters:
      analysis_name:
        type: string
        description: Name of the analysis to run
        enum: [descriptive, regression, survival]
      dataset:
        type: string
        description: Dataset identifier
        required: true

预期结果: A YAML or markdown specification for each tool with name, description, parameters (including types, defaults, and required flags), and return type documented before writing any code.

失败处理: If tool specifications are unclear, interview the domain expert or review the existing API documentation to determine parameter types and return formats.

第 2 步:Implement in Node.js (Using MCP SDK)

// server.js
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({
  name: "my-analysis-server",
  version: "1.0.0",
});

// Define tools
server.tool(
  "query_database",
  "Execute a read-only SQL query against the analysis database",
  {
    query: z.string().describe("SQL SELECT query"),
    limit: z.number().default(100).describe("Max rows to return"),
  },
  async ({ query, limit }) => {
    // Validate read-only
    if (!/^\s*SELECT/i.test(query)) {
      return {
        content: [{ type: "text", text: "Error: Only SELECT queries allowed" }],
        isError: true,
      };
    }

    const results = await executeQuery(query, limit);
    return {
      content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(results, null, 2) }],
    };
  }
);

server.tool(
  "run_analysis",
  "Execute a predefined statistical analysis",
  {
    analysis_name: z.enum(["descriptive", "regression", "survival"]),
    dataset: z.string().describe("Dataset identifier"),
  },
  async ({ analysis_name, dataset }) => {
    const result = await runAnalysis(analysis_name, dataset);
    return {
      content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result, null, 2) }],
    };
  }
);

// Start server with stdio transport
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

预期结果: A working server.js file that imports the MCP SDK, defines tools with Zod schemas, and connects via stdio transport. Running node server.js starts the server without errors.

失败处理: Verify that @modelcontextprotocol/sdk and zod are installed (npm install). Check that the import paths match the SDK version (the SDK reorganized exports between versions).

第 3 步:Implement in R (Using mcptools)

# server.R
library(mcptools)

# Register custom tools
mcp_tool(
  name = "query_database",
  description = "Execute a read-only SQL query",
  parameters = list(
    query = list(type = "string", description = "SQL SELECT query"),
    limit = list(type = "integer", description = "Max rows", default = 100)
  ),
  handler = function(query, limit = 100) {
    if (!grepl("^\\s*SELECT", query, ignore.case = TRUE)) {
      stop("Only SELECT queries allowed")
    }
    result <- DBI::dbGetQuery(con, paste(query, "LIMIT", limit))
    jsonlite::toJSON(result, auto_unbox = TRUE)
  }
)

# Start server
mcptools::mcp_server()

预期结果: A working server.R file that registers custom tools with mcp_tool() and starts the server with mcp_server(). Running Rscript server.R starts the MCP server.

失败处理: Ensure mcptools is installed from GitHub (remotes::install_github("posit-dev/mcptools")). Check that the handler function signatures match the parameter definitions.

第 4 步:Set Up Project Structure

my-mcp-server/
├── package.json          # Node.js dependencies
├── server.js             # Server implementation
├── tools/                # Tool implementations
│   ├── database.js
│   └── analysis.js
├── test/                 # Tests
│   └── tools.test.js
├── Dockerfile            # Container packaging
└── README.md             # Setup instructions

预期结果: Project directory created with server.js (or server.R), package.json, tools/ directory for modular tool implementations, and test/ directory for tests.

失败处理: If the directory structure doesn't match your implementation language, adjust accordingly. R servers may use R/ instead of tools/ and tests/testthat/ instead of test/.

第 5 步:Test the Server

Manual testing with stdio:

echo '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}' | node server.js

Register with Claude Code:

claude mcp add my-server stdio "node" "/path/to/server.js"

Verify tools appear:

Start a Claude Code session and check that custom tools are listed and functional.

预期结果: The tools/list JSON-RPC call returns all defined tools with correct names and schemas. claude mcp list shows the server registered. Tools are callable from a Claude Code session.

失败处理: If tools/list returns an empty array, the tools were not registered before server.connect(). If Claude Code cannot find the server, verify the command path in claude mcp add is absolute and the binary is executable.

第 6 步:Add Error Handling

server.tool("risky_operation", "...", schema, async (params) => {
  try {
    const result = await performOperation(params);
    return {
      content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result) }],
    };
  } catch (error) {
    return {
      content: [{ type: "text", text: `Error: ${error.message}` }],
      isError: true,
    };
  }
});

预期结果: Each tool handler is wrapped in try/catch. Invalid inputs return isError: true with a descriptive message instead of crashing the server process.

失败处理: If the server still crashes on bad input, check that the try/catch wraps the entire handler body including any async operations. Ensure promises are awaited within the try block.

第 7 步:Package for Distribution

Create a package.json with a bin entry:

{
  "name": "my-mcp-server",
  "version": "1.0.0",
  "bin": {
    "my-mcp-server": "./server.js"
  },
  "dependencies": {
    "@modelcontextprotocol/sdk": "^1.0.0",
    "zod": "^3.22.0"
  }
}

Users can then install and configure:

npm install -g my-mcp-server
claude mcp add my-server stdio "my-mcp-server"

预期结果: A package.json with a bin entry pointing to the server entry point. Users can install globally with npm install -g and register with claude mcp add.

失败处理: If the bin entry doesn't work after global install, ensure server.js has a shebang line (#!/usr/bin/env node) and is marked executable. Verify the package name doesn't conflict with existing npm packages.

验证清单

  • Server starts without errors
  • tools/list returns all defined tools with correct schemas
  • Each tool executes correctly with valid input
  • Tools return appropriate errors for invalid input
  • Server works with Claude Code via stdio transport
  • Tools are discoverable and usable in Claude sessions

常见问题

  • Blocking operations: MCP servers should handle requests asynchronously. Long-running operations block other tool calls.
  • Missing error handling: Unhandled exceptions crash the server. Always wrap tool handlers in try/catch.
  • Schema mismatches: Tool parameter schemas must exactly match what the handler expects
  • stdio buffering: When using stdio transport, ensure output is flushed. Node.js buffers stdout by default.
  • Security: MCP servers have the same access as the process. Validate inputs carefully, especially for shell commands or database queries.

相关技能

  • configure-mcp-server - connect the built server to clients
  • troubleshoot-mcp-connection - debug connectivity issues
  • containerize-mcp-server - package the server in Docker

GitHub Repository

pjt222/agent-almanac
Pfad: i18n/zh-CN/skills/build-custom-mcp-server
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Verwandte Skills

content-collections

Meta

Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.

Skill ansehen

polymarket

Meta

Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.

Skill ansehen

creating-opencode-plugins

Meta

Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.

Skill ansehen

sglang

Meta

SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.

Skill ansehen