业务领域
技能形态
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技能解析
剖析技能的工作原理和产出物,快速判断你的场景与价值。
当用户希望构建 MCP 服务器,以 Python(FastMCP)或 Node/TypeScript 集成外部 API 或服务,供 LLM 调用工具时使用。
一个工具设计良好的高质量 MCP 服务器,以及 10 组评测问答,证明 LLM 能用于真实任务。
使用场景
开发者需要将公司内部 CRM API 暴露给 LLM 智能体。借助 mcp-builder,他们按规划与 TypeScript 实现指南,搭建 streamable HTTP 传输并定义 Zod 校验工具。技能的评测阶段助其生成 10 个真实问答对,确保智能体可稳定通过服务器查询和更新 CRM 数据。
Python 开发者想用 FastMCP 将公开天气 API 封装为 MCP 服务器。他们参考 Python 指南与最佳实践,实现带 Pydantic 模式与明确错误的只读工具。构建后运行附带的评测脚本,验证服务器能回答复杂多步问题,交付经测试的 Claude 集成。
技能关系
依赖关系读作「上一格指向下一格」。当前 Skill 位于第二格,上下分别是影响它与被它影响的 Skill。
第一层 · 这些 Skills 用了我
第二层 · 当前 Skill
第三层 · 我用了这些 Skills
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技能文件