scaffold-mcp-server
О программе
Этот навык создаёт полный, готовый к запуску проект MCP-сервера на основе спецификации инструментов, используя официальные SDK для TypeScript или Python. Он генерирует корректную структуру проекта, конфигурацию транспорта, обработчики инструментов и тестовую обвязку. Используйте его, когда у вас есть спецификация и нужен работающий сервер, вы начинаете новый MCP-проект, переносите существующую интеграцию или прототипируете интерфейс инструментов.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/scaffold-mcp-serverСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Scaffold MCP Server
Generate runnable MCP server project from tool spec → official MCP SDK (TS|Py).
Use When
- Have spec (from
analyze-codebase-for-mcpor manual) + need server - New MCP project → right structure from start
- Migrate existing tool integ → MCP protocol
- Prototype tool surface → test w/ Claude Code pre-full-impl
- Need scaffold + test harness for CI
In
- Required: Tool spec doc (YAML|JSON: tool names, params, return types)
- Required: Lang (
typescript|python) - Required: Transport (
stdio|sse) - Optional: Output dir (default: cwd)
- Optional: Pkg name + ver
- Optional: Auth (
none|bearer-token|api-key) - Optional: Docker (
true|false, defaultfalse)
Do
Step 1: SDK Lang + Transport
1.1. Lang by ctx:
- TS: Node.js, web-adj, JSON-heavy
- Py: Data sci, ML, scientific tools
1.2. Transport:
- stdio: Default local. Claude Code launches as subprocess.
- SSE: Remote|shared. Needs HTTP host.
1.3. Auth:
- none: Local stdio (proc-level trust)
- bearer-token: Remote SSE w/ static tokens
- api-key: Remote w/ per-client keys
→ Lang, transport, auth documented.
If err: ambiguous → default TS + stdio + no auth → fastest time-to-working.
Step 2: Init Project
2.1. Mkdir + init:
TS:
mkdir -p $PROJECT_NAME && cd $PROJECT_NAME
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod
npm install -D typescript @types/node tsx
npx tsc --init --target ES2022 --module nodenext --moduleResolution nodenext --outDir dist
Py:
mkdir -p $PROJECT_NAME && cd $PROJECT_NAME
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install mcp pydantic
2.2. Standard structure:
$PROJECT_NAME/
├── src/
│ ├── index.ts|main.py # Server entry point
│ ├── tools/ # One file per tool category
│ │ ├── index.ts|__init__.py
│ │ └── [category].ts|.py
│ └── utils/ # Shared utilities
│ └── validation.ts|.py
├── test/
│ ├── harness.ts|.py # MCP test harness
│ └── tools/
│ └── [category].test.ts|.py
├── package.json|pyproject.toml
├── tsconfig.json # TypeScript only
├── Dockerfile # If Docker requested
└── README.md
2.3. Bin entry npm (TS) | entry point Py:
TS package.json:
{
"name": "$PACKAGE_NAME",
"version": "1.0.0",
"type": "module",
"bin": { "$PACKAGE_NAME": "./dist/index.js" },
"scripts": {
"build": "tsc",
"start": "node dist/index.js",
"dev": "tsx src/index.ts",
"test": "tsx test/harness.ts"
}
}
→ Buildable skeleton w/ all deps installed.
If err: install fails → check net + registry. TS → Node ≥18. Py → Py ≥3.10.
Step 3: Tool Handlers from Spec
3.1. Parse spec → per tool, gen handler:
TS template:
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";
export function registerTools(server: McpServer): void {
server.tool(
"tool_name",
"Tool description from spec",
{
param1: z.string().describe("Parameter description"),
param2: z.number().optional().default(10).describe("Optional param"),
},
async ({ param1, param2 }) => {
try {
// TODO: Implement tool logic
const result = await performAction(param1, param2);
return {
content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result, null, 2) }],
};
} catch (error) {
return {
content: [{ type: "text", text: `Error: ${(error as Error).message}` }],
isError: true,
};
}
}
);
}
Py template:
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent
from pydantic import BaseModel
class ToolNameParams(BaseModel):
param1: str
param2: int = 10
async def handle_tool_name(params: ToolNameParams) -> list[TextContent]:
try:
result = await perform_action(params.param1, params.param2)
return [TextContent(type="text", text=json.dumps(result, indent=2))]
except Exception as e:
return [TextContent(type="text", text=f"Error: {e}")]
3.2. One handler file per category from spec.
3.3. Validation beyond type checking:
- String len limits
- Numeric bounds
- Enum constraints
- Required field enforce
3.4. Structured err responses for anticipated failures.
→ Handler file per category w/ typed params + err handling.
If err: ambiguous types → default string + TODO for manual refine.
Step 4: Configure Transport
4.1. Server entry w/ chosen transport:
stdio (TS):
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { registerTools } from "./tools/index.js";
const server = new McpServer({
name: "$PACKAGE_NAME",
version: "1.0.0",
});
registerTools(server);
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
SSE (TS):
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";
import { registerTools } from "./tools/index.js";
const server = new McpServer({
name: "$PACKAGE_NAME",
version: "1.0.0",
});
registerTools(server);
const transport = new SSEServerTransport("/messages", response);
await server.connect(transport);
4.2. Auth req → middleware:
- Bearer token → validate
Authorizationheader - API key → validate
X-API-Keyheader
4.3. Shebang for stdio → direct exec:
#!/usr/bin/env node
→ Working entry starts MCP server on transport.
If err: SDK ver ≠ import paths → check @modelcontextprotocol/sdk ver + adjust. SDK restructured paths between vers.
Step 5: Test Harness
5.1. Validate every tool:
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { InMemoryTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/inMemory.js";
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
async function runTests(): Promise<void> {
const server = createServer();
const [clientTransport, serverTransport] = InMemoryTransport.createLinkedPair();
await server.connect(serverTransport);
const client = new Client({ name: "test-client", version: "1.0.0" });
await client.connect(clientTransport);
// Test: tools/list returns all expected tools
const tools = await client.listTools();
console.assert(tools.tools.length === EXPECTED_TOOL_COUNT);
// Test: each tool with valid input
for (const tool of tools.tools) {
const result = await client.callTool({
name: tool.name,
arguments: getTestInput(tool.name),
});
console.assert(!result.isError, `${tool.name} failed`);
}
// Test: each tool with invalid input returns isError
for (const tool of tools.tools) {
const result = await client.callTool({
name: tool.name,
arguments: getInvalidInput(tool.name),
});
console.assert(result.isError, `${tool.name} should reject invalid input`);
}
console.log("All tests passed");
}
5.2. Test fixtures per tool: valid, invalid, edge cases.
5.3. Add test script → package.json | pyproject.toml.
→ Harness exercises every tool w/ valid+invalid.
If err: InMemoryTransport not in SDK ver → fall back to spawning server as subproc + stdio pipes.
Step 6: Docs + Config
6.1. Gen README.md w/:
- Project desc
- Install instructions
- Claude Code config cmd
- Claude Desktop JSON snippet
- Tool listing w/ descs + param schemas
- Dev + test instructions
6.2. Gen Claude Code register cmd:
# stdio transport
claude mcp add $PACKAGE_NAME stdio "node" "dist/index.js"
# SSE transport
claude mcp add $PACKAGE_NAME -e API_KEY=your_key -- mcp-remote http://localhost:3000/mcp
6.3. Gen Claude Desktop config:
{
"mcpServers": {
"$PACKAGE_NAME": {
"command": "node",
"args": ["path/to/dist/index.js"]
}
}
}
6.4. Docker requested → gen Dockerfile:
FROM node:20-slim AS build
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build
FROM node:20-slim
WORKDIR /app
COPY --from=build /app/dist ./dist
COPY --from=build /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=build /app/package.json .
ENTRYPOINT ["node", "dist/index.js"]
→ Complete docs + config for immediate use.
If err: README has placeholders → search project for actual vals to substitute. Docker fail → verify base img matches Node|Py ver.
Check
- Builds w/o errs (
npm run build|equiv) - Server starts + responds
tools/listJSON-RPC - Every tool from spec registered + discoverable
- Harness passes valid inputs all tools
- Harness confirms err responses invalid inputs
- Claude Code connects via
claude mcp add - README has working install + config
- Gen code passes lint (if configured)
Traps
- SDK import path changes:
@modelcontextprotocol/sdkrestructured between vers. Check installed ver export paths. - Forget shebang: stdio invoked directly needs
#!/usr/bin/env nodefirst line. - Block event loop: TS handlers must
async. Sync ops block all other tool calls. - Missing
type: "module": SDK uses ESM. Without → Node treats as CJS, imports fail. - Zod schema drift: Spec evolves but Zod not updated → silent fails. Gen schemas from single source of truth.
- stdout pollution: stdio uses stdout for JSON-RPC. Any
console.login handlers corrupts. Useconsole.error|file logger.
→
analyze-codebase-for-mcp— gen spec this skill consumesbuild-custom-mcp-server— manual impl for complexconfigure-mcp-server— connect scaffold → Claude Code/Desktoptroubleshoot-mcp-connection— debug post-deploycontainerize-mcp-server— Docker for distribution
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the scaffold-mcp-server skill?
scaffold-mcp-server is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform scaffold-mcp-server-related tasks without extra prompting.
How do I install scaffold-mcp-server?
Use the install commands on this page: add scaffold-mcp-server to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does scaffold-mcp-server belong to?
scaffold-mcp-server is in the Testing category, tagged ai, testing and mcp.
Is scaffold-mcp-server free to use?
Yes. scaffold-mcp-server is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык Claude запускает lm-evaluation-harness для тестирования LLM на более чем 60 стандартизированных академических задачах, таких как MMLU и GSM8K. Он предназначен для разработчиков, чтобы сравнивать качество моделей, отслеживать прогресс обучения или сообщать академические результаты. Инструмент поддерживает различные бэкенды, включая модели HuggingFace и vLLM.
Этот навык предоставляет обширные знания по реализации Cloudflare Cron Triggers для планирования запуска Workers с помощью cron-выражений. Он охватывает настройку периодических задач, заданий технического обслуживания и автоматизированных рабочих процессов, а также решение распространенных проблем, таких как неверные cron-выражения и ошибки часовых поясов. Разработчики могут использовать его для настройки планировщиков обработчиков, тестирования cron-триггеров и интеграции с Workflows и Green Compute.
Этот навык Claude предоставляет инструментарий на базе Playwright для тестирования локальных веб-приложений с помощью Python-скриптов. Он позволяет проводить проверку фронтенда, отладку интерфейса, создание скриншотов и просмотр логов, одновременно управляя жизненным циклом сервера. Используйте его для задач автоматизации браузера, но запускайте скрипты напрямую, вместо чтения их исходного кода, чтобы избежать загрязнения контекста.
Этот навык помогает разработчикам завершать готовую работу, проверяя прохождение тестов и предлагая структурированные варианты интеграции. Он направляет рабочий процесс по слиянию, созданию пул-реквестов или очистке веток после завершения реализации. Используйте его, когда ваш код готов и протестирован, чтобы систематически завершать процесс разработки.
