要构建可复用的模型上下文协议 (MCP) 模块或包，重点在于设计具有清晰接口、标准化数据格式和依赖项管理的模块化组件。 首先，明确您的 MCP 需要提供的核心功能（例如数据转换、模型配置或上下文处理），并将这些功能封装到独立的单元中。 使用抽象将实现细节与接口分离，使其他开发人员可以在无需了解内部逻辑的情况下集成您的模块。 例如，创建一个基类或接口，强制执行诸如 load_context() 或 validate_input() 之类的方法，以确保跨实现的一致性。 使用诸如 Python 的 setuptools 或 JavaScript 的 npm 之类的工具打包这些组件，并明确记录输入、输出和依赖项。
接下来，通过采用通用的数据模式和通信协议来优先考虑互操作性。 例如，使用 JSON Schema 或 Protobuf 来定义输入/输出结构，确保与各种系统的兼容性。 如果您的 MCP 处理模型预测，请标准化响应格式（例如，{ "prediction": value, "confidence": 0.95 }），以便下游系统可以统一解析结果。 利用依赖项注入或环境变量进行配置，避免硬编码值。 例如，连接到数据库的模块应通过配置对象接受凭据，而不是将它们嵌入到代码中。 这使得在具有不同数据库的项目中重用该模块变得更加容易。 此外，将您的包发布到 PyPI 或 GitHub Packages 之类的存储库，并包括版本控制（例如，语义版本控制）以管理更新，而不会破坏现有的集成。
最后，通过测试和文档确保稳健性。 为核心函数编写单元测试（使用诸如 pytest 或 Jest 之类的框架）以及集成测试，以验证与外部服务的交互。 例如，测试您的 MCP 模块是否正确处理诸如缺少上下文数据或无效 API 响应之类的极端情况。 在 README 或专用文档站点中记录使用示例、错误代码和故障排除步骤。 如果您的 MCP 包含 CLI 工具，请提供示例命令和输出片段。 通过开源代码并定义清晰的拉取请求指南来鼓励贡献。 通过专注于干净的设计、标准化和彻底的测试，您的 MCP 模块将更容易维护、共享和适应新的用例。