MCP 服务器示例

此代码库包含一个用于教学目的的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。此代码演示了如何构建一个可与各种 LLM 客户端集成的功能性 MCP 服务器。

MCP 图

MCP 服务器示例

此代码库包含一个用于教学目的的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。此代码演示了如何构建一个可与各种 LLM 客户端集成的功能性 MCP 服务器。

参考：

模型上下文协议 - 人择。
MCP-Python 。

什么是 MCP？

MCP（模型上下文协议）是一种开放协议，它规范了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。MCP 就像 AI 应用程序的 USB-C 端口一样，它提供了一种标准化的方式，将 AI 模型连接到不同的数据源和工具。

主要优点

越来越多的预建集成可供您的 LLM 直接插入
灵活地在 LLM 提供商和供应商之间切换
保护基础架构内数据的最佳实践

架构概述

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：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具这样的程序，需要通过 MCP 访问数据
MCP 客户端：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端
MCP 服务器：通过标准化模型上下文协议公开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：客户端可以读取的类似文件的数据（例如 API 响应或文件内容）
工具：可由 LLM 调用的函数（经用户批准）
提示：预先编写的模板，帮助用户完成特定任务

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。

如果您尚未创建 uv 管理项目，请创建一个：

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

然后将 MCP 添加到您的项目依赖项中：

uv add "mcp[cli]

或者，对于使用 pip 作为依赖项的项目：

pip install "mcp[cli]"

运行独立的 MCP 开发工具要使用 uv 运行 mcp 命令：

uv run mcp

快速入门

让我们创建一个简单的 MCP 服务器，它公开一个计算器工具和一些数据：

# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo")


# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b


# Add a dynamic greeting resource
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """Get a personalized greeting"""
    return f"Hello, {name}!"

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

mcp install server.py

或者，您可以使用 MCP 检查器进行测试：

mcp dev server.py

由Antonio Scapellato用❤️制作

资源：

使用模型上下文协议构建代理 - 与 Anthropic 的 Mahesh Murag 一起举办的完整研讨会

执照

本项目遵循 MIT 许可证。详情请参阅LICENSE文件。

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

模型上下文协议服务器的教育实现，演示了如何构建与各种 LLM 客户端集成的功能性 MCP 服务器。

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