Ejemplo de servidor MCP

Este repositorio contiene la implementación de un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) con fines educativos. Este código demuestra cómo construir un servidor MCP funcional que se integra con varios clientes LLM.

Ejemplo de servidor MCP

Este repositorio contiene la implementación de un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) con fines educativos. Este código demuestra cómo construir un servidor MCP funcional que se integra con varios clientes LLM.

Referencias:

• Protocolo de Contexto Modelo – Antrópico .

• MCP - Python .

¿Qué es MCP?

MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) es un protocolo abierto que estandariza cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los LLM. Piense en MCP como un puerto USB-C para aplicaciones de IA: proporciona una forma estandarizada de conectar los modelos de IA a diferentes fuentes de datos y herramientas.

Beneficios clave

• Una lista creciente de integraciones prediseñadas a las que su LLM puede conectarse directamente

• Flexibilidad para cambiar entre proveedores y vendedores de LLM

• Mejores prácticas para proteger sus datos dentro de su infraestructura

Related MCP server: MCP Server Example

Descripción general de la arquitectura

MCP sigue una arquitectura cliente-servidor donde una aplicación host puede conectarse a múltiples servidores:

• Hosts MCP : programas como Claude Desktop, IDE o herramientas de IA que desean acceder a datos a través de MCP

• Clientes MCP : clientes de protocolo que mantienen conexiones 1:1 con servidores

• Servidores MCP : programas livianos que exponen capacidades específicas a través del Protocolo de Contexto de Modelo estandarizado

• Fuentes de datos : tanto locales (archivos, bases de datos) como servicios remotos (API) a los que pueden acceder los servidores MCP

Conceptos básicos de MCP

Los servidores MCP pueden proporcionar tres tipos principales de capacidades:

• Recursos : datos similares a archivos que los clientes pueden leer (como respuestas de API o contenido de archivos)

• Herramientas : Funciones que puede llamar el LLM (con aprobación del usuario)

• Indicaciones : Plantillas preescritas que ayudan a los usuarios a realizar tareas específicas

Requisitos del sistema

• Python 3.10 o superior

• MCP SDK 1.2.0 o superior

• administrador de paquetes uv

Instalación

Agregar MCP a su proyecto de Python Le recomendamos utilizar uv para administrar sus proyectos de Python.

Si aún no ha creado un proyecto administrado por uv, cree uno:

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

Luego agregue MCP a las dependencias de su proyecto:

uv add "mcp[cli]

Alternativamente, para proyectos que utilizan pip para dependencias:

pip install "mcp[cli]"

Ejecución de las herramientas de desarrollo independientes de MCP Para ejecutar el comando mcp con uv:

uv run mcp

Inicio rápido

Creemos un servidor MCP simple que exponga una herramienta de calculadora y algunos datos:

# 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}!"

Puede instalar este servidor en Claude Desktop e interactuar con él de inmediato ejecutando:

mcp install server.py

Alternativamente, puedes probarlo con el Inspector MCP:

mcp dev server.py

Hecho con ❤️ por Antonio Scapellato

Recursos:

• Creación de agentes con protocolo de contexto de modelo: taller completo con Mahesh Murag de Anthropic

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para más detalles.