mcp-builder

Руководство по созданию высококачественных MCP-серверов (Model Context Protocol), которые позволяют LLM взаимодействовать с внешними сервисами через хорошо спроектированные инструменты. Используйте, когда…

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill mcp-builder

MCP Server Development Guide

Overview

Create MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. The quality of an MCP server is measured by how well it enables LLMs to accomplish real-world tasks.


Microsoft MCP Ecosystem

Microsoft provides extensive MCP infrastructure for Azure and Foundry services. Understanding this ecosystem helps you decide whether to build custom servers or leverage existing ones.

Server Types

TypeTransportUse CaseExample
LocalstdioDesktop apps, single-user, local devAzure MCP Server via NPM/Docker
RemoteStreamable HTTPCloud services, multi-tenant, Agent Servicehttps://mcp.ai.azure.com (Foundry)

Microsoft MCP Servers

Before building a custom server, check if Microsoft already provides one:

ServerTypeDescription
Azure MCPLocal48+ Azure services (Storage, KeyVault, Cosmos, SQL, etc.)
Foundry MCPRemotehttps://mcp.ai.azure.com - Models, deployments, evals, agents
Fabric MCPLocalMicrosoft Fabric APIs, OneLake, item definitions
Playwright MCPLocalBrowser automation and testing
GitHub MCPRemotehttps://api.githubcopilot.com/mcp

Full ecosystem: See 🔷 Microsoft MCP Patterns for complete server catalog and patterns.

When to Use Microsoft vs Custom

ScenarioRecommendation
Azure service integrationUse Azure MCP Server (48 services covered)
AI Foundry agents/evalsUse Foundry MCP remote server
Custom internal APIsBuild custom server (this guide)
Third-party SaaS integrationBuild custom server (this guide)
Extending Azure MCPFollow Microsoft MCP Patterns

Process

🚀 High-Level Workflow

Creating a high-quality MCP server involves four main phases:

Phase 1: Deep Research and Planning

1.1 Understand Modern MCP Design

API Coverage vs. Workflow Tools: Balance comprehensive API endpoint coverage with specialized workflow tools. Workflow tools can be more convenient for specific tasks, while comprehensive coverage gives agents flexibility to compose operations. Performance varies by client—some clients benefit from code execution that combines basic tools, while others work better with higher-level workflows. When uncertain, prioritize comprehensive API coverage.

Tool Naming and Discoverability: Clear, descriptive tool names help agents find the right tools quickly. Use consistent prefixes (e.g., github_create_issue, github_list_repos) and action-oriented naming.

Context Management: Agents benefit from concise tool descriptions and the ability to filter/paginate results. Design tools that return focused, relevant data. Some clients support code execution which can help agents filter and process data efficiently.

Actionable Error Messages: Error messages should guide agents toward solutions with specific suggestions and next steps.

1.2 Study MCP Protocol Documentation

Navigate the MCP specification:

Start with the sitemap to find relevant pages: https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml

Then fetch specific pages with .md suffix for markdown format (e.g., https://modelcontextprotocol.io/specification/draft.md).

Key pages to review:

  • Specification overview and architecture
  • Transport mechanisms (streamable HTTP, stdio)
  • Tool, resource, and prompt definitions

1.3 Study Framework Documentation

Language Selection:

LanguageBest ForSDK
TypeScript (recommended)General MCP servers, broad compatibility@modelcontextprotocol/sdk
PythonData/ML pipelines, FastAPI integrationmcp (FastMCP)
C#/.NETAzure/Microsoft ecosystem, enterpriseMicrosoft.Mcp.Core

Transport Selection:

TransportUse CaseCharacteristics
Streamable HTTPRemote servers, multi-tenant, Agent ServiceStateless, scalable, requires auth
stdioLocal servers, desktop appsSimple, single-user, no network

Load framework documentation:

For TypeScript (recommended):

  • TypeScript SDK: Use WebFetch to load https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md
  • ⚡ TypeScript Guide - TypeScript patterns and examples

For Python:

  • Python SDK: Use WebFetch to load https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md
  • 🐍 Python Guide - Python patterns and examples

For C#/.NET (Microsoft ecosystem):

1.4 Plan Your Implementation

Understand the API: Review the service's API documentation to identify key endpoints, authentication requirements, and data models. Use web search and WebFetch as needed.

Tool Selection: Prioritize comprehensive API coverage. List endpoints to implement, starting with the most common operations.


Phase 2: Implementation

2.1 Set Up Project Structure

See language-specific guides for project setup:

2.2 Implement Core Infrastructure

Create shared utilities:

  • API client with authentication
  • Error handling helpers
  • Response formatting (JSON/Markdown)
  • Pagination support

2.3 Implement Tools

For each tool:

Input Schema:

  • Use Zod (TypeScript) or Pydantic (Python)
  • Include constraints and clear descriptions
  • Add examples in field descriptions

Output Schema:

  • Define outputSchema where possible for structured data
  • Use structuredContent in tool responses (TypeScript SDK feature)
  • Helps clients understand and process tool outputs

Tool Description:

  • Concise summary of functionality
  • Parameter descriptions
  • Return type schema

Implementation:

  • Async/await for I/O operations
  • Proper error handling with actionable messages
  • Support pagination where applicable
  • Return both text content and structured data when using modern SDKs

Annotations:

  • readOnlyHint: true/false
  • destructiveHint: true/false
  • idempotentHint: true/false
  • openWorldHint: true/false

Phase 3: Review and Test

3.1 Code Quality

Review for:

  • No duplicated code (DRY principle)
  • Consistent error handling
  • Full type coverage
  • Clear tool descriptions

3.2 Build and Test

TypeScript:

  • Run npm run build to verify compilation
  • Test with MCP Inspector: npx @modelcontextprotocol/inspector

Python:

  • Verify syntax: python -m py_compile your_server.py
  • Test with MCP Inspector

See language-specific guides for detailed testing approaches and quality checklists.


Phase 4: Create Evaluations

After implementing your MCP server, create comprehensive evaluations to test its effectiveness.

Load ✅ Evaluation Guide for complete evaluation guidelines.

4.1 Understand Evaluation Purpose

Use evaluations to test whether LLMs can effectively use your MCP server to answer realistic, complex questions.

4.2 Create 10 Evaluation Questions

To create effective evaluations, follow the process outlined in the evaluation guide:

  1. Tool Inspection: List available tools and understand their capabilities
  2. Content Exploration: Use READ-ONLY operations to explore available data
  3. Question Generation: Create 10 complex, realistic questions
  4. Answer Verification: Solve each question yourself to verify answers

4.3 Evaluation Requirements

Ensure each question is:

  • Independent: Not dependent on other questions
  • Read-only: Only non-destructive operations required
  • Complex: Requiring multiple tool calls and deep exploration
  • Realistic: Based on real use cases humans would care about
  • Verifiable: Single, clear answer that can be verified by string comparison
  • Stable: Answer won't change over time

4.4 Output Format

Create an XML file with this structure:

<evaluation>
  <qa_pair>
    <question>Find discussions about AI model launches with animal codenames. One model needed a specific safety designation that uses the format ASL-X. What number X was being determined for the model named after a spotted wild cat?</question>
    <answer>3</answer>
  </qa_pair>
<!-- More qa_pairs... -->
</evaluation>

Reference Files

📚 Documentation Library

Load these resources as needed during development:

Core MCP Documentation (Load First)

  • MCP Protocol: Start with sitemap at https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml, then fetch specific pages with .md suffix
  • 📋 MCP Best Practices - Universal MCP guidelines including:
    • Server and tool naming conventions
    • Response format guidelines (JSON vs Markdown)
    • Pagination best practices
    • Transport selection (streamable HTTP vs stdio)
    • Security and error handling standards

Microsoft MCP Documentation (For Azure/Foundry)

  • 🔷 Microsoft MCP Patterns - Microsoft-specific patterns including:
    • Azure MCP Server architecture (48+ Azure services)
    • C#/.NET command implementation patterns
    • Remote MCP with Foundry Agent Service
    • Authentication (Entra ID, OBO flow, Managed Identity)
    • Testing infrastructure with Bicep templates

SDK Documentation (Load During Phase 1/2)

  • Python SDK: Fetch from https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md
  • TypeScript SDK: Fetch from https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md
  • Microsoft MCP SDK: See Microsoft MCP Patterns for C#/.NET

Language-Specific Implementation Guides (Load During Phase 2)

  • 🐍 Python Implementation Guide - Complete Python/FastMCP guide with:

    • Server initialization patterns
    • Pydantic model examples
    • Tool registration with @mcp.tool
    • Complete working examples
    • Quality checklist
  • ⚡ TypeScript Implementation Guide - Complete TypeScript guide with:

    • Project structure
    • Zod schema patterns
    • Tool registration with server.registerTool
    • Complete working examples
    • Quality checklist
  • 🔷 Microsoft MCP Patterns - Complete C#/.NET guide with:

    • Command hierarchy (BaseCommand → GlobalCommand → SubscriptionCommand)
    • Naming conventions ({Resource}{Operation}Command)
    • Option handling with .AsRequired() / .AsOptional()
    • Azure Functions remote MCP deployment
    • Live test patterns with Bicep

Evaluation Guide (Load During Phase 4)

  • ✅ Evaluation Guide - Complete evaluation creation guide with:
    • Question creation guidelines
    • Answer verification strategies
    • XML format specifications
    • Example questions and answers
    • Running an evaluation with the provided scripts

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
official
microsoft-foundry
microsoft
Развёртывание, оценка и управление агентами Foundry «под ключ»: сборка Docker, отправка в ACR, создание хостируемых и промпт-агентов, запуск контейнера, пакетная оценка, непрерывная оценка, оптимизатор промптов, agent.yaml, курирование датасетов из трейсов. ИСПОЛЬЗУЙТЕ ДЛЯ: развёртывания агента в Foundry, хостируемого агента, создания агента, вызова агента, оценки агента, запуска пакетной оценки, непрерывной оценки, непрерывного мониторинга, статуса непрерывной оценки, оптимизации промпта, улучшения промпта, оптимизатора промптов, оптимизации инструкций агента, улучшения агента...
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Используется для Azure AI: поиск, речь, OpenAI, анализ документов. Помогает с поиском, векторным/гибридным поиском, преобразованием речи в текст, синтезом речи, транскрипцией, OCR. КОГДА: AI Search, поиск по запросу, векторный поиск, гибридный поиск, семантический поиск, преобразование речи в текст, синтез речи, транскрибирование, OCR, преобразование текста в речь.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
Выполнение развертываний Azure для УЖЕ ПОДГОТОВЛЕННЫХ приложений, имеющих существующие файлы .azure/deployment-plan.md и инфраструктуры. НЕ используйте этот навык, когда пользователь просит СОЗДАТЬ новое приложение — используйте azure-prepare. Этот навык выполняет команды azd up, azd deploy, terraform apply и az deployment со встроенным восстановлением после ошибок. Требует .azure/deployment-plan.md от azure-prepare и подтвержденный статус от azure-validate. КОГДА: "запустить azd up", "запустить azd deploy", "выполнить развертывание",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Сервисы Azure Storage, включая Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage и Data Lake. Отвечает на вопросы об уровнях доступа к хранилищу (горячий, холодный, холодный, архивный), когда использовать каждый уровень и сравнение уровней. Предоставляет объектное хранилище, SMB-файловые ресурсы, асинхронный обмен сообщениями, NoSQL-ключ-значение и аналитику больших данных. Включает управление жизненным циклом. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: хранилища BLOB-объектов, файловых ресурсов, хранилища очередей, табличного хранилища, Data Lake, загрузки файлов, скачивания BLOB-объектов, учетных записей хранения, уровней доступа,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Отладка проблем Azure в рабочей среде с помощью AppLens, Azure Monitor, работоспособности ресурсов и безопасной триаж. КОГДА: отладка проблем в рабочей среде, устранение неполадок службы приложений, высокая загрузка ЦП службы приложений, сбой развертывания службы приложений, устранение неполадок контейнерных приложений, устранение неполадок функций, устранение неполадок AKS, kubectl не может подключиться, сбои kube-system/CoreDNS, pod в состоянии ожидания, crashloop, узел не готов, сбои обновления, анализ журналов, KQL, аналитика, сбои извлечения образов, проблемы холодного запуска, сбои проверки работоспособности,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Подготовка приложений Azure к развертыванию (инфра Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Используйте для создания/модернизации или создания+развертывания; не для межоблачной миграции (используйте azure-cloud-migrate). НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ ДЛЯ: приложений copilot-sdk (используйте azure-hosted-copilot-sdk). КОГДА: "создать приложение", "создать веб-приложение", "создать API", "создать бессерверный HTTP API", "создать фронтенд", "создать бэкенд", "собрать сервис", "модернизировать приложение", "обновить приложение", "добавить аутентификацию", "добавить кэширование", "разместить в Azure", "создать и...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Предварительная проверка развертывания на готовность Azure. Выполняет глубокие проверки конфигурации, инфраструктуры (Bicep или Terraform), назначений ролей RBAC, разрешений управляемых удостоверений и предварительных требований перед развертыванием. КОГДА: проверить мое приложение, проверить готовность к развертыванию, выполнить предварительные проверки, проверить конфигурацию, проверить готовность к развертыванию, проверить azure.yaml, проверить Bicep, протестировать перед развертыванием, устранить ошибки развертывания, проверить Azure Functions, проверить приложение-функцию, проверить бессерверное...
officialdevopstesting