MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

build-custom-mcp-server

pjt222
Обновлено Yesterday
9 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаaitestingapimcpdesign

О программе

Этот навык позволяет разработчикам создавать пользовательские MCP-серверы на Node.js или R для предоставления инструментов предметной области ассистентам ИИ. Он охватывает реализацию сервера, определение инструментов, настройку транспорта и тестирование с помощью Claude Code. Используйте его, когда вам нужны специализированные интеграции, выходящие за рамки стандартных инструментов MCP, или если требуется обернуть существующие API/сервисы в виде инструментов MCP.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/build-custom-mcp-server

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

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 репозиторий

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

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык