mcp-server-builder

MCP Server Builder

Quand utiliser ce skill

Crée un serveur MCP quand l'objectif est d'exposer une capacité (API, base de données, système de fichiers, service métier) à un LLM de façon structurée. Les cas typiques :

• Connecter Claude Desktop ou Cursor à un outil interne
• Wrapper une API REST existante pour qu'elle soit appelable par un agent
• Exposer des ressources en lecture (documents, données) au contexte de Claude
• Créer des prompt templates réutilisables pour un workflow métier récurrent

Critères de décision : transport

Workflow

1. Initialisation du projet

Python (recommandé pour démarrages rapides) :

uv init my-mcp-server && cd my-mcp-server
uv add "mcp[cli]"
uv run mcp dev server.py        # hot-reload avec MCP Inspector

TypeScript (recommandé pour production Node.js) :

npx @modelcontextprotocol/create-server my-mcp-server
cd my-mcp-server && npm install
npm run build

Structure minimale Python :

my-mcp-server/
  server.py
  pyproject.toml
  .env               # secrets, jamais committé

2. Squelette serveur minimal

Python — stdio (Claude Desktop) :

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("my-server")

@mcp.tool()
async def ping() -> str:
    """Vérifie que le serveur répond."""
    return "pong"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()          # transport stdio par défaut

TypeScript — stdio :

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-server", version: "1.0.0" });

server.tool("ping", "Vérifie que le serveur répond", {}, async () => ({
  content: [{ type: "text", text: "pong" }],
}));

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);