mcp-builder-ms
Ajuda seu agente a integrar serviços externos ao construir servidores MCP. Funciona com Python ou Node/TypeScript para conectar APIs.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a criar servidores para que inteligências artificiais (IA) possam se conectar e usar outros serviços ou APIs. Pense nela como um tradutor que permite à IA entender e interagir com sistemas externos.
Quando usar
- ✓Quando você quer que uma IA controle um serviço na nuvem (como Azure).
- ✓Quando você precisa que uma IA use uma API que não foi feita para ela.
- ✓Para criar pontes entre diferentes sistemas de IA e serviços externos.
Exemplo do que pedir para a IA
“Crie um servidor MCP para que a IA possa acessar e gerenciar meus arquivos no Azure Blob Storage.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Você define como a IA deve interagir com um serviço externo. A ferramenta cria a estrutura do servidor e as conexões necessárias para que a IA possa enviar e receber informações desse serviço.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill mcp-builder-msOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/mcp-builder-ms/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Guia de Desenvolvimento de Servidores MCP
Quando Usar
Use esta habilidade ao construir servidores MCP para integrar APIs ou serviços externos, seja em Python (FastMCP) ou Node/TypeScript (MCP SDK).
Visão Geral
Crie servidores MCP (Model Context Protocol) que permitem que LLMs interajam com serviços externos através de ferramentas bem projetadas. A qualidade de um servidor MCP é medida pela sua capacidade de permitir que LLMs realizem tarefas do mundo real.
Ecossistema MCP da Microsoft
A Microsoft fornece infraestrutura MCP extensiva para serviços Azure e Foundry. Compreender este ecossistema ajuda você a decidir se deve construir servidores personalizados ou aproveitar os existentes.
Tipos de Servidor
| Tipo | Transporte | Caso de Uso | Exemplo |
|---|---|---|---|
| Local | stdio | Aplicativos desktop, usuário único, desenvolvimento local | Servidor MCP Azure via NPM/Docker |
| Remoto | HTTP Streaming | Serviços em nuvem, multi-inquilino, Serviço de Agente | https://mcp.ai.azure.com (Foundry) |
Servidores MCP da Microsoft
Antes de construir um servidor personalizado, verifique se a Microsoft já fornece um:
| Servidor | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Azure MCP | Local | Mais de 48 serviços Azure (Storage, KeyVault, Cosmos, SQL, etc.) |
| Foundry MCP | Remoto | https://mcp.ai.azure.com - Modelos, implantações, avaliações, agentes |
| Fabric MCP | Local | APIs do Microsoft Fabric, OneLake, definições de itens |
| Playwright MCP | Local | Automação e testes de navegador |
| GitHub MCP | Remoto | https://api.githubcopilot.com/mcp |
Ecossistema completo: Veja 🔷 Padrões MCP da Microsoft para o catálogo completo de servidores e padrões.
Quando Usar Microsoft vs. Personalizado
| Cenário | Recomendação |
|---|---|
| Integração de serviço Azure | Use Servidor MCP Azure (48 serviços cobertos) |
| Agentes/avaliações do AI Foundry | Use o servidor remoto Foundry MCP |
| APIs internas personalizadas | Construa servidor personalizado (este guia) |
| Integração SaaS de terceiros | Construa servidor personalizado (este guia) |
| Extensão do Azure MCP | Siga os Padrões MCP da Microsoft |
Processo
🚀 Fluxo de Trabalho de Alto Nível
Criar um servidor MCP de alta qualidade envolve quatro fases principais:
Fase 1: Pesquisa Profunda e Planejamento
1.1 Entenda o Design Moderno de MCP
Cobertura de API vs. Ferramentas de Fluxo de Trabalho: Equilibre a cobertura abrangente de endpoints de API com ferramentas de fluxo de trabalho especializadas. Ferramentas de fluxo de trabalho podem ser mais convenientes para tarefas específicas, enquanto a cobertura abrangente dá aos agentes flexibilidade para compor operações. O desempenho varia por cliente — alguns clientes se beneficiam da execução de código que combina ferramentas básicas, enquanto outros funcionam melhor com fluxos de trabalho de nível superior. Em caso de dúvida, priorize a cobertura abrangente de API.
Nomenclatura e Descoberta de Ferramentas:
Nomes de ferramentas claros e descritivos ajudam os agentes a encontrar as ferramentas certas rapidamente. Use prefixos consistentes (por exemplo, github_create_issue, github_list_repos) e nomenclatura orientada para ação.
Gerenciamento de Contexto: Os agentes se beneficiam de descrições concisas de ferramentas e da capacidade de filtrar/paginar resultados. Projete ferramentas que retornem dados focados e relevantes. Alguns clientes suportam execução de código, o que pode ajudar os agentes a filtrar e processar dados de forma eficiente.
Mensagens de Erro Acionáveis: As mensagens de erro devem guiar os agentes em direção a soluções com sugestões específicas e próximos passos.
1.2 Estude a Documentação do Protocolo MCP
Navegue pela especificação MCP:
Comece com o mapa do site para encontrar páginas relevantes: https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml
Em seguida, obtenha páginas específicas com o sufixo .md para formato markdown (por exemplo, https://modelcontextprotocol.io/specification/draft.md).
Páginas importantes para revisar:
- Visão geral da especificação e arquitetura
- Mecanismos de transporte (HTTP streaming, stdio)
- Definições de ferramentas, recursos e prompts
1.3 Estude a Documentação do Framework
Seleção de Linguagem:
| Linguagem | Melhor para | SDK |
|---|---|---|
| TypeScript (recomendado) | Servidores MCP gerais, ampla compatibilidade | @modelcontextprotocol/sdk |
| Python | Pipelines de dados/ML, integração FastAPI | mcp (FastMCP) |
| C#/.NET | Ecossistema Azure/Microsoft, empresarial | Microsoft.Mcp.Core |
Seleção de Transporte:
| Transporte | Caso de Uso | Características |
|---|---|---|
| HTTP Streaming | Servidores remotos, multi-inquilino, Serviço de Agente | Sem estado, escalável, requer autenticação |
| stdio | Servidores locais, aplicativos desktop | Simples, usuário único, sem rede |
Carregue a documentação do framework:
…
Perguntas frequentes
O que é um servidor MCP?
Um servidor MCP (Model Context Protocol) é um tipo especial de servidor que permite que modelos de linguagem (como o Claude ou o ChatGPT) interajam com ferramentas e serviços externos de forma estruturada.
Qual a diferença entre Azure MCP e Foundry MCP?
Azure MCP ajuda a IA a usar serviços da Microsoft Azure. Foundry MCP é para gerenciar agentes de IA e suas avaliações na plataforma Foundry da Microsoft.
Preciso saber programar para usar isso?
Sim, este guia é para desenvolvedores que já sabem programar em linguagens como TypeScript ou Python e querem criar servidores para IA.
Detalhes
Descrição original do autor
Use this skill when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #3570
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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