Skip to main content
Glama
Sign In
deenesjakoruzh
muhammadwaqasmbd

mcp-server-template

by muhammadwaqasmbd
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

mcp-server-template

Отправная точка для MCP-сервера, доведённая до продакшен‑формы.

Быстрый старт в документации MCP даёт вам работающий инструмент за десять минут. А вот то, что вам предстоит добавить в течение следующих трёх недель — когда этот инструмент уже вызывается чем-то, что вы не контролируете.

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b          # fine on a laptop

Чего там не хватает — не функций. Дело в том, что происходит, когда инструмент зависает, выбрасывает исключение, возвращает необычный результат или вызывается сорок раз одновременно — и что модели в этот момент позволено видеть.

Решаемая проблема

Вызывающий инструмент MCP — это языковая модель, и это меняет инженерный подход.

  • Модель не может прочитать стек‑трейс, но с радостью повторит его вашему пользователю. Так что утёкший traceback — одновременно и бесполезен, и является разглашением.

  • У модели свой дедлайн. Зависший инструмент даёт не медленный ответ, а мёртвую беседу.

  • Модель не отличает обрезанный результат от полного. Молчаливое переполнение контекста не вызывает ошибку — оно ухудшает ответ, и вы узнаёте об этом от клиента.

  • Модель будет повторять, если вы ей позволите. Поэтому «не найдено» и «недоступен вышестоящий сервис» должны быть разными ответами, иначе она будет долбить сервис из‑за записи, которой никогда не было.

Каждая из этих проблем решается один раз и в одном месте, чтобы инструмент, добавленный в пятницу после обеда, получал ту же защиту, что и инструмент, аккуратно написанный в первый день.

Related MCP server: mcp-starter-kit

Что вы получаете

Таймаут на инструмент

Настоящая отмена, а не предупреждение после. Возвращается ошибка retryable, на которую модель может отреагировать

Потолок параллелизма

Ограниченное параллельное выполнение, чтобы всплеск не сможет смести всё, что вызывают ваши инструменты

Граница ошибок

Объявленные ошибки доходят до вызывающего; неожиданные превращаются в internal_error без деталей, а трейс уходит в журнал

Маскирование секретов

Применяется к журналам и к исходящим сообщениям, ведь ключи чаще утекают через интерполированные строки исключений, чем через код

Видимое усечение

Слишком большое результаты обрезаются с маркером, a не молча

Идентификаторы корреляции

Один идентификатор на вызов: и в журнале, и в ошибке, которую пользователь может процитировать вам

Структурированный логи в stderr

stdout принадлежит протоколу — случайный print() ломает поток

Fail‑fast конфигурация

Плохие настройки останавливают сервер при запуске, а не при первом запросе

Офлайн‑тесты

Набор запускается в поезде. Свежих ключей нет, сети нет

Быстрый старт

git clone https://github.com/muhammadwaqasmbd/mcp-server-template
cd mcp-server-template
make install
make test
make run          # stdio, ready for a desktop MCP client

Или запустите его по сети:

TRANSPORT=streamable-http PORT=8000 python -m mcp_server_template

Подключите к нему десктопный клиент

{
  "mcpServers": {
    "template": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_template"],
      "cwd": "/absolute/path/to/mcp-server-template"
    }
  }
}

Добавление своего инструмента

Напишите функцию. И не нужно ничего остального.

# src/mcp_server_template/tools/orders.py
from ..errors import InvalidInput, UpstreamUnavailable

async def cancel_order(order_id: str) -> dict:
    """Cancel an order. Returns the order's new state."""
    if not order_id.strip():
        raise InvalidInput("order_id must not be empty")     # model can fix this
    ...
    raise UpstreamUnavailable("order service timed out")     # model may retry

Зарегистрируйте её за гардом:

mcp.tool(name="cancel_order", description="Cancel an order by id.")(
    guard.wrap(orders.cancel_order)
)

Теперь у неё есть таймаут, потолок, граница ошибок, усечение и логирование. Вы ничего из этого не пислели.

Выбрасывайте InvalidInput, когда модель может это то исправвить. Выбрасывайте UpstreamUnavailabled, когда повторная попутка других дейстовать. Просто ложные исходы возвращайте обычным способом — отсуствющая запись — это ответ, а не ошибка.

Архитектура

server.py      the ONLY module that imports the MCP SDK
   │
   ├── guard.py          timeout · concurrency · error boundary · truncation · timing
   ├── errors.py         what a model is allowed to see, and secret redaction
   ├── observability.py  JSON logs on stderr, correlation ids
   ├── config.py         validated once at boot, immutable thereafter
   └── tools/            plain functions. No protocol knowledge. No decorators

Стрелка зависимостей указывает в одну сторону: инструменты не знают об MCP, а гард ничего не знает ваших инструментах. Иминно поэтому тесты выполняются за миллисекунды без сервера и поэтому изменение SDK затрагивает ровно один файлся.

Чего эта система намеренно не делает

Честные про границы полезнее длинного списка возможностей.

  • Никакой аутификации. Промость stdio-граница ОС является границей безопасности. Если выставляете пот CSV, поставть перед настойщим аутом — SDK это поддерживает, а писать её здесь означало бы подразумет адаптую модель угрроз, которую вы не выбрали.

  • Никакой ретраи внутри инструментов. Гард сообщает, является ли сбой повётным; решать, не нужруется ли повторить, должен вызывающий, у которого есть контекст и бюджет.

  • Никакого ограничения запросов в наблюдателе. "потолок параллельности ограничивает" все суммарную работу, а не честность в отplicательного под отдельный идентификаторов. Если вам это нужно, сначала нужна идентификация.

  • Никакой постоянчик, очереди или планировщика. Серверный сервер, который тихо превращается в выполненur job'ов, — распределительная система, которую никто не проектировал.

  • Никакого streaming-вызова частых результатов. Это стоит добавить для долгих инструментов, но опущено, потому что усложния границу ошибок, а большинству а инструментов это не ненужно.

Тестирование

make test

Набор нап ли с фокусе на отобини чтобы — failures. Он проверяет, что зависший инструмент отменяется, что непредвиденные исключения не моя не вытечь; не большого объём результаты отобразяется вилимо, что потолок параллельности держится в десять одновременных вызовов и что блокирующий синхронный инструмент не уморит с гролод, событийный цикл.

Лицензия

MIT — см. LICENSE.

Собрал Muhammad Waqas, который большую часть своего времени занимаатся агентными системами в регулируемых отраслях, где уверенный неправильный ответ — это инцидент, который следует докладывать.

Available Tools

3 tools
fetch_recordA

Look up a record by key. Returns found=false when absent; that is not an error.

NameRequiredDescriptionDefault
keyYes
simulate_outageNo

Output Schema

NameRequiredDescription

No output parameters

TDQS

A3.6/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It does add one valuable behavioral detail: a missing record is reported via 'found=false' and is not treated as an error. This is useful context. However, it does not state that the operation is read-only, nor does it explain the simulate_outage parameter's behavior. The description provides some behavioral clarity but leaves notable gaps.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is two sentences, direct, and front-loaded with the primary action. It avoids verbosity and includes only the most essential information. The key behavioral note about 'found=false' is presented efficiently. No wasted words.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a simple fetch tool, the description covers the main action and the most important edge case (absent record). However, it omits any explanation of the 'simulate_outage' parameter, which is part of the tool's interface. While an output schema exists and relieves the description of detailing return values, the parameter gap remains. The description is adequate for basic usage but incomplete for full correct invocation.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters2/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 0%, so the description must compensate. It implicitly clarifies that 'key' is the lookup identifier, but it offers no additional detail about the parameter's format or acceptable values. The 'simulate_outage' parameter is entirely unexplained—an agent cannot infer its purpose or effect from the description. Given the low coverage, this is a significant shortfall.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the primary action: 'Look up a record by key.' This is a specific verb (look up) with a clear resource (record) and method (by key). It is immediately distinct from sibling tools like summarise_lengths and slow_operation, as those suggest different operations. No ambiguity.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description implies when to use the tool (when you need to retrieve a record by its key) but provides no explicit guidance on alternatives or exclusion conditions. It does not mention any context where this tool should be avoided or mention sibling tools. This qualifies as implied usage, which meets the minimum viable threshold.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

slow_operationA

Sleeps, to demonstrate the server's timeout behaviour.

NameRequiredDescriptionDefault
secondsNo

Output Schema

NameRequiredDescription
resultYes

TDQS

A3.7/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description must carry the full burden of behavioral disclosure. It states the core behavior (sleeping) and the intended effect (timeout demonstration), but does not mention the adjustable 'seconds' parameter, what happens after the sleep (return value or error), or any side effects. This is partially transparent but incomplete for a tool with no annotation coverage.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is a single, short sentence that front-loads the core action ('Sleeps') and purpose. There is no wasted wording, making it highly efficient and easy to parse.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a simple tool with one optional parameter and an output schema, the description is fairly complete. It conveys the tool's purpose and behavior, and the output schema covers return values. However, it could explicitly mention that the sleep duration is configurable via the 'seconds' parameter, which is currently only in the schema. Overall, it is adequate for a demo tool.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters2/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The schema has one parameter 'seconds' with default 60 and 0% description coverage. The description does not mention this parameter at all, so it fails to connect the sleep duration to the parameter. The parameter name is somewhat self-explanatory, but the description provides no added meaning, leaving the agent to guess how the parameter influences the operation.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the verb 'Sleeps' and the resource 'server's timeout behaviour', making the tool's purpose unmistakable. It distinguishes itself from siblings 'summarise_lengths' and 'fetch_record' which clearly serve different functions.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description implies usage for demonstrating timeout behaviour, which gives context, but it does not explicitly mention when to use this tool versus alternatives. No exclusions or conditions are provided, leaving the agent to infer that it is for testing timeouts only.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

summarise_lengthsA

Return per-item character counts and a total for a list of strings.

NameRequiredDescriptionDefault
itemsYes

Output Schema

NameRequiredDescription

No output parameters

TDQS

A3.7/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries the full burden. It states the behavior accurately but does not discuss edge cases (e.g., empty list, null elements) or any side effects. For a pure computation tool, this is adequate but minimal disclosure.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

A single, front-loaded sentence with no wasted words. The core functionality is stated immediately, making it quick for an agent to parse.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

The tool is simple, and an output schema exists, so the description does not need to explain return values. Combined with the clear single parameter and the presence of the output schema, the description is complete for an agent to invoke the tool correctly.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 0%, so the description must compensate for the undocumented 'items' parameter. It clarifies that the parameter is a list of strings, which aligns with the schema. However, it does not add details about constraints (e.g., whether null is allowed) or the order of results. The description adds minimal value beyond the schema's type declaration.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool returns per-item character counts and a total for a list of strings, specifying a concrete verb and resource. It does not explicitly differentiate from siblings, but the siblings (fetch_record, slow_operation) are obviously distinct in purpose, so the lack of explicit differentiation isn't a major gap.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The purpose implies when to use it (whenever you need length summaries), but no explicit guidance is given about when not to use it or which alternatives to prefer. Since the alternatives are clearly unrelated, the implied usage is sufficient, though not explicit.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 3 tool updatesv0.1.0
    • First observedfetch_record
    • First observedslow_operation
    • First observedsummarise_lengths
Deploy Server
Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

TDQS

A4/5.0

Scored across 3 tools

Disambiguation5/5

Each tool addresses a separate concern: one computes string lengths, one looks up records, and one simulates a timeout. There is no overlap or realistic chance of choosing the wrong tool.

Naming Consistency4/5

Two tools follow a clear snake_case verb_noun pattern (summarise_lengths, fetch_record), but slow_operation reads as adjective_noun. The naming is still readable and predictable overall.

Tool Count5/5

Three tools is a reasonable size for a template server. Each tool exists to demonstrate a distinct capability, so none feel redundant or excessive.

Completeness5/5

As a template, the set covers the demonstrated scenarios: a utility operation, a record lookup with a defined absent-case, and a timeout example. There are no obvious dead ends or missing pieces for that purpose.

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • mcp-starter-kit

    junna-legal
    A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    A production-ready foundation for building secure, observable MCP servers with built-in authentication, rate limiting, and reference tools like database-query and semantic-search.
    15
    33 npm
    MIT

  • MCP Server Scaffold

    kfulljames
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A production-ready, security-first starting point for building Model Context Protocol servers, enforcing safe defaults like dry-run and tenant isolation.
    -

  • MCP Enterprise Tool Gateway

    BhavikMoradiya
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    An enterprise MCP server scaffold that provides secure, governed access to internal tools through RBAC, audit logging, rate limiting, and prompt-injection boundaries, with a FastAPI control plane and OpenTelemetry observability.
    MIT