MCP Hackathon Server
OfficialGSA MCP 해커톤 — 서버 템플릿
Model Context Protocol (MCP) 서버를 Python으로 구축하기 위한 바로 실행 가능한 스타터이며, IBM Cloud (watsonx Orchestrate) 및 Databricks 배포 키트가 함께 제공됩니다.
FastMCP와 uv로 제작되었습니다. MCP 서버를 처음 만들어 본다면 **QUICKSTART.md**부터 시작하세요.
MCP 서버란 무엇인가요?
MCP 서버는 도구(모델이 호출할 수 있는 함수), 프롬프트(재사용 가능한 대화 시작 문구), 리소스(모델이 읽을 수 있는 데이터)를 Claude Desktop, Claude Code, watsonx Orchestrate 같은 에이전트 플랫폼 등 AI 클라이언트에 노출합니다. 도구를 작성하면 클라이언트의 모델이 호출 시점을 결정합니다.
이 템플릿은 각각 하나씩 예제가 포함된 작동하는 서버를 제공하므로, 예제를 자신의 서비스로 교체하고 배포하면 됩니다.
Related MCP server: Python MCP Server Template
리포지토리 구조
mcp-hackathon-template/
├── README.md # This file
├── QUICKSTART.md # 5-minute clone → run → connect walkthrough
├── main.py # Local entry point (uv run python main.py)
├── pyproject.toml # Package + dependencies (uv)
├── requirements.txt # Mirror of runtime deps (for buildpack hosts)
├── Dockerfile # Container image (streamable-HTTP, port 8080)
├── manifest.yaml # cloud.gov (Cloud Foundry) deploy
├── server.json # MCP registry metadata
├── .env.example # Copy to .env for local dev
├── .github/workflows/ci.yml # Lint + test on push/PR
├── src/
│ └── example_server/ # ← rename to your service
│ ├── app.py # Thin entry point: builds FastMCP, picks transport
│ ├── config.py # Settings from env vars / .env
│ ├── models.py # Pydantic models & enums for tool params
│ ├── utils.py # Shared helpers (HTTP client, pagination)
│ ├── routes.py # HTTP-only routes (/health, /version)
│ ├── tools/ # ONE FILE PER TOOL
│ │ ├── __init__.py # register_tools(mcp) aggregator
│ │ └── example_tool.py
│ ├── prompts/
│ │ ├── __init__.py # register_prompts(mcp) aggregator
│ │ └── example.py
│ └── resources/
│ ├── __init__.py # register_resources(mcp) aggregator
│ └── example.py
├── tests/ # Import + registration smoke tests
├── eval/ # Stub → build a Phoenix eval harness (see mcp-eval skill)
└── deploy/
├── README.md # Which deployment kit to use
├── ibm/ # watsonx Orchestrate: 3 kits (see below)
└── databricks/ # Databricks Apps kit시작하기
사전 요구 사항
uv —
pip install uv또는brew install uv
설치 및 실행
cp .env.example .env
uv sync
uv run python main.py서버는 stdio 모드로 시작됩니다. 즉 stdin/stdout을 통해 JSON-RPC로 통신하며, 이는 로컬 클라이언트(Claude Desktop, Claude Code)가 서버를 시작하는 방식입니다. 클라이언트 연결은 QUICKSTART.md를 참조하세요.
검증
uv sync --group dev
uv run pytest tests/ -v # tests
uv run ruff check . # lint파일당 하나의 도구 패턴
각 도구는 src/example_server/tools/ 아래의 자체 파일에 있으며 register(mcp) 함수를 노출합니다. tools/__init__.py는 register_tools(mcp) 하나에서 각 도구를 호출합니다. 이렇게 하면 도구 목록을 훑어보기 쉬워지고, 두 개의 파일만 만져 통합 기능을 추가하거나 제거할 수 있습니다.
1단계 — src/example_server/tools/my_tool.py 생성:
from typing import Annotated
from fastmcp import FastMCP
from example_server.utils import fetch_json
def register(mcp: FastMCP) -> None:
@mcp.tool(
name="example_get_thing",
annotations={
"title": "Get a thing",
"readOnlyHint": True,
"destructiveHint": False,
"idempotentHint": True,
"openWorldHint": True,
},
)
async def get_thing(thing_id: Annotated[str, "The ID to fetch."]) -> dict:
"""One-line summary. Document the data source, its update cadence,
and the return shape here — the model reads this docstring."""
return await fetch_json(f"https://api.example.gov/things/{thing_id}")2단계 — tools/__init__.py에 연결:
from example_server.tools import example_tool, my_tool
def register_tools(mcp) -> None:
example_tool.register(mcp)
my_tool.register(mcp) # ← add this line3단계 — API 키 추가: config.py에 타입 필드로 추가하고 .env.example에 환경 변수를 문서화합니다.
프롬프트(prompts/)와 리소스(resources/)도 정확히 동일한 register(mcp) + 집계 패턴을 따릅니다.
패키지 이름 변경
서버를 배포하기 전에 example_server를 서비스 이름(예: census_mcp)으로 변경하세요:
src/example_server/폴더를src/<your_name>/으로 이름을 바꿉니다.pyproject.toml:[project].name,[project.scripts],[tool.hatch.build.targets.wheel].packages를 업데이트합니다.src/,tests/,main.py,Dockerfile,manifest.yaml에서example_server를 찾아 바꿉니다.
도구 설계 팁(연방 데이터)
산문이 아닌 구조화된 데이터를 반환하세요. 일관된 키를 가진 dict/구조 목록을 반환하고 모델이 설명하게 하세요.
신선도(freshness)를 명확히 하세요. 연방 데이터셋은 지연되어 있습니다. 문서 문자열(docstring)에 업데이트 주기와 "기준일"을 명시하세요.
페이지네이션을 노출하세요.
utils.py의PaginationParams/paginate()를 사용하고has_more/next_offset을 반환하세요.명시적 타임아웃을 사용하세요.
utils.fetch_json은 기본 30초입니다.조치 가능한 오류를 반환하세요. 원시 스택 트레이스 대신
hint가 포함된 오류 dict를 반환하세요.
배포하기
로컬 개발은 stdio를 사용합니다. 에이전트 플랫폼과 서버를 공유하려면 배포하고 등록하세요. **deploy/README.md**에서 선택 도구를 확인한 후 다음을 수행하세요:
IBM watsonx Orchestrate — deploy/ibm/ 로컬 stdio 도구 키트, Code Engine Git 기반 빌드, 사전 구축 이미지의 세 가지 키트가 있습니다.
Databricks 또는 확장 — deploy/databricks/를 참조하세요.
두 배포 모두 동일한 서버 코드를 읽습니다. app.py는 플랫폼에서 포트를 주입하면 자동으로 HTTP를 제공합니다.
평가(Evaluations)
LLM이 사용자의 도구를 얼마나 잘 활용하는지 측정하는 것은 서버 품질의 진짜 시험입니다. 이 템플릿은 의도적으로 평가 하네스를 포함하지 않습니다. mcp-eval 스킬로 평가 하네스를 구축하는 방법은 eval/README.md를 참조하세요.
라이선스
MIT. 취약점 공개 정책과 해커톤 보안 메모는 SECURITY.md를 참조하세요.
Maintenance
Resources
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Tools
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