MCP Python Server — API-оболочка

В этом проекте создается MCP-сервер на Python, который предоставляет инструмент для запросов к внешнему API. Совместимо с Claude Desktop или ChatGPT Desktop, которые поддерживают протокол контекста модели (MCP).

✨ Особенности

Демонстрация инструмента через MCP
HTTP-запрос к внешнему API
Прямая интеграция с Claude/Desktop через claude.json

🚀 Требования

Питон 3.9+
mcp[cli] (устанавливается через pip или uv)
Claude или ChatGPT Desktop (с поддержкой MCP)

📁 Структура проекта

.
├── servidores/profile.py          # Servidor MCP con herramientas para interactuar con mi backend del curriculum.
├── server.py                     # Servidor MCP con herramienta "consultar_api".
├── .env                          # Variables opcionales para auth/API.
├── claude.json                   # Config. MCP para integrarlo directamente.
└── README.md                     # Este documento.

⚙️ Установка

С пипом

pip install "mcp[cli]"

С УФ (рекомендуется)

uv init mcp-api-server
cd mcp-api-server
uv add "mcp[cli]"

Установка МКП

mcp install mi_script.py

Установка с .env

mcp install mi_script.py -f .env

Установка зависимостей

pip install -r requirements.txt

Переменные среды

Создайте файл .env в корне проекта для определения необязательных переменных среды:

# .env
API_KEY=mi_api_key
API_URL=https://miapi.com/consulta

👷 Быстрый старт (Quickstart)

Создайте сервер server.py

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import httpx

mcp = FastMCP("API Wrapper")

@mcp.tool(description="Consulta una API externa")
async def consultar_api(param: str) -> str:
    """Consulta una API externa con un parámetro y devuelve la respuesta."""
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        r = await client.get(f"https://miapi.com/consulta?param={param}")
        return r.text

Запустить локально в режиме разработки

mcp dev server.py

Запуск в производственном режиме

mcp run server.py

Или с помощью uv:

uv run --with mcp[cli] mcp run server.py

🚀 Интеграция с Claude/Desktop

Найдите claude.json в папке конфигурации Claude/Desktop:

В Windows: %APPDATA%\Claude\claude.json
В Linux/macOS: ~/.claude/claude.json

Пример:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/codigo/backend-curso-inkor/proyectos_memes"
      ]
    },
    "Demo": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "C:\\codigo\\backend-curso-inkor\\MCP\\server.py"
      ]
    }
  }
}

🤖 Использовать в Claude/Desktop

Вы можете задать вопрос модели:

Используйте инструмент consult_api с параметром «ping»

А модель будет использовать ваш MCP-сервер для совершения HTTP-вызовов в реальном времени.

🎁 Бонус: Расширение инструментов

@mcp.tool()
async def traducir(texto: str, lang: str) -> str:
    return f"Traducido: {texto} → {lang}"

🔍 Ресурсы

Официальная документация MCP: https://docs.mcp.run/
Репозиторий Python SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/mcp

✅ Сделано с любовью и httpx 🚀

MCP Python Server — API Wrapper

Integrations