Образец сервера MCP

Этот репозиторий содержит реализацию сервера Model Context Protocol (MCP) для образовательных целей. Этот код демонстрирует, как построить функциональный сервер MCP, который может интегрироваться с различными клиентами LLM.

Пример сервера MCP

Этот репозиторий содержит реализацию сервера Model Context Protocol (MCP) для образовательных целей. Этот код демонстрирует, как построить функциональный сервер MCP, который может интегрироваться с различными клиентами LLM.

Ссылки:

• Модель контекстного протокола - антропная .

• MCP-Python .

Что такое МКП?

MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который стандартизирует, как приложения предоставляют контекст LLM. Думайте о MCP как о порте USB-C для приложений ИИ — он обеспечивает стандартизированный способ подключения моделей ИИ к различным источникам данных и инструментам.

Основные преимущества

• Растущий список готовых интеграций, к которым ваш LLM может напрямую подключиться

• Гибкость переключения между поставщиками и вендорами LLM

• Лучшие практики по защите данных в вашей инфраструктуре

Related MCP server: MCP Server Example

Обзор архитектуры

MCP следует архитектуре клиент-сервер, где хост-приложение может подключаться к нескольким серверам:

• Хосты MCP : программы, такие как Claude Desktop, IDE или инструменты ИИ, которым требуется доступ к данным через MCP.

• Клиенты MCP : клиенты протокола, поддерживающие соединения 1:1 с серверами.

• Серверы MCP : легкие программы, которые предоставляют определенные возможности через стандартизированный протокол контекста модели.

• Источники данных : как локальные (файлы, базы данных), так и удаленные службы (API), к которым могут получить доступ серверы MCP.

Основные концепции MCP

Серверы MCP могут предоставлять три основных типа возможностей:

• Ресурсы : Файлоподобные данные, которые могут быть прочитаны клиентами (например, ответы API или содержимое файлов)

• Инструменты : функции, которые может вызывать LLM (с одобрения пользователя)

• Подсказки : готовые шаблоны, помогающие пользователям выполнять определенные задачи.

Системные требования

• Python 3.10 или выше

• MCP SDK 1.2.0 или выше

• менеджер пакетов uv

Установка

Добавление MCP в ваш проект Python Мы рекомендуем использовать uv для управления вашими проектами Python.

Если вы еще не создали проект с управлением UV, создайте его:

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

Затем добавьте MCP к зависимостям вашего проекта:

uv add "mcp[cli]

Альтернативный вариант для проектов, использующих pip для зависимостей:

pip install "mcp[cli]"

Запуск автономных инструментов разработки MCP Чтобы запустить команду mcp с uv:

uv run mcp

Быстрый старт

Давайте создадим простой MCP-сервер, который предоставляет калькулятор и некоторые данные:

# 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}!"

Вы можете установить этот сервер в Claude Desktop и сразу же взаимодействовать с ним, выполнив:

mcp install server.py

Кроме того, вы можете протестировать его с помощью MCP Inspector:

mcp dev server.py

Сделано с ❤️ Антонио Скапеллато

Ресурсы:

• Создание агентов с использованием протокола контекста модели — полный семинар с Махешем Мурагом из Anthropic

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Подробности см. в файле LICENSE .