MCP 服务器示例

此仓库包含一个用于教育目的的模型上下文协议（MCP）服务器实现。该代码展示了如何构建一个功能性的MCP服务器，使其能够与各种LLM客户端集成。

MCP 服务器示例

此仓库包含一个用于教育目的的模型上下文协议（MCP）服务器实现。该代码展示了如何构建一个功能性的MCP服务器，使其能够与各种LLM客户端集成。

参考资料：

• 模型上下文协议 - Anthropic。
• MCP - Python。

什么是MCP？

MCP（模型上下文协议）是一种开放协议，它标准化了应用程序向LLM提供上下文的方式。可以将MCP想象成AI应用的USB-C端口——它提供了一种标准化的方式来连接AI模型与不同的数据源和工具。

主要优势

• 不断增长的预构建集成列表，您的LLM可以直接接入
• 在LLM提供商和供应商之间切换的灵活性
• 在您的基础设施中保护数据的最佳实践

架构概览

MCP遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器：

• MCP 主机：如Claude Desktop、IDE或希望通过MCP访问数据的AI工具等程序
• MCP 客户端：维护与服务器一对一连接的协议客户端
• MCP 服务器：通过标准化的模型上下文协议暴露特定功能的轻量级程序
• 数据源：MCP服务器可以访问的本地（文件、数据库）和远程服务（API）

核心MCP概念

MCP服务器可以提供三种主要类型的功能：

• 资源：可由客户端读取的类似文件的数据（如API响应或文件内容）
• 工具：可以在用户批准下被LLM调用的功能
• 提示：帮助用户完成特定任务的预写模板

系统要求

• Python 3.10 或更高版本
• MCP SDK 1.2.0 或更高版本
• uv 包管理器

安装

将MCP添加到您的Python项目
我们建议使用uv来管理您的Python项目。

如果您还没有创建一个由uv管理的项目，请创建一个：

console
uv init mcp-server-sample
cd mcp-server-sample

然后将MCP添加到您的项目依赖项中：

console
uv add "mcp[cli]"

或者，对于使用pip管理依赖项的项目：

console
pip install "mcp[cli]"

运行独立的MCP开发工具
要使用uv运行mcp命令：

console
uv run mcp

快速开始

让我们创建一个简单的MCP服务器，它暴露了一个计算器工具和一些数据：

python

server.py

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

创建一个MCP服务器

mcp = FastMCP("Demo")

添加加法工具

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""加两个数"""
return a + b

添加动态问候资源

@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
"""获取个性化问候"""
return f"Hello, {name}!"

您可以通过运行以下命令在Claude Desktop中安装此服务器并立即与其交互：

console
mcp install server.py

或者，您可以使用MCP Inspector进行测试：

console
mcp dev server.py

由Antonio Scapellato制作，充满❤️

许可证

本项目根据MIT许可证发布。详情请参阅LICENSE文件。