StdioServerTransport
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1 天有情绪数据
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开发者为Claude等AI助手构建自定义MCP服务器
多个指南详细介绍了如何构建和部署模型上下文协议（MCP）服务器，使Claude等AI助手能够与自定义工具和数据进行交互。方法多种多样，从使用Node.js和SDK到设置PostgreSQL数据库以实现数据持久化，一些方法旨在快速本地设置，另一些则侧重于更健壮、云就绪的部署。核心概念涉及定义AI可以使用的工具、资源和提示，不同的SDK和传输（如stdio或HTTP）促进连接。
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使用 TypeScript 构建 MCP 服务器：实用指南
本文提供了使用 TypeScript 构建模型上下文协议 (MCP) 服务器的全面指南。它通过提供一个实用的、生产就绪的示例来解决 MCP 文档碎片化的问题，该示例实现了工具、资源和提示等核心基元。该指南强调了正确处理 stdio 传输以避免损坏 JSON-RPC 帧等关键细节，并演示了如何设置项目结构和集成 MCP SDK 以简化开发。该过程涉及注册工具、资源和提示的处理程序，SDK 会自动推断功能。
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MCP Inspector vs. Postman：基于浏览器的验证器提供更快的模式检查
MCP Inspector 和 Postman 是用于测试 Model Context Protocol (MCP) 工具的工具，但一个定制构建的验证器提供了一种更快速、基于浏览器的替代方案来进行模式检查。作者遇到了一个错误，其中一个代理由于广告的 JSON 模式字段 (`currency_from`) 和处理程序预期的字段 (`from_currency`) 之间的不匹配而忽略了货币转换工具。虽然 MCP Inspector 可以调…
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开发者构建MCP服务器以连接AI代理至工具和数据
模型上下文协议（MCP）正成为AI代理与外部工具和数据交互的标准。多篇文章详细介绍了如何构建MCP服务器，从简单的Node.js示例到更复杂的Java和Python实现。这些服务器允许Claude、ChatGPT和Cursor等代理调用函数、访问数据库、浏览GitHub以及检索网站内容，超越了简单的网页抓取，实现了直接的、类型化的API交互。
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MCP 服务器扩展了 AI 工具，但令牌成本和范围管理是关键
模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，使 Claude Code 等 AI 模型能够与外部工具和数据进行交互。开发人员正在构建各种 MCP 服务器来扩展 AI 功能，范围涵盖文件系统访问、GitHub 集成、数据库查询和浏览器控制。虽然 MCP 通过标准化 AI 集成提供了显著优势，但人们对注册大量工具所产生的令牌成本，尤其是在长期运行的代理循环中，越来越感到担忧。最佳实践包括将 MCP 配置限定在特定项目，优先选择工具较少的服务器…