Model Context Protocol (MCP) Server
Реализация Python Model Context Protocol (MCP)
Этот проект реализует функционирующий сервер и клиент Model Context Protocol (MCP) на Python, следуя спецификации Anthropic MCP. Он демонстрирует ключевые шаблоны протокола MCP на простом интерактивном примере.
Что такое МКП?
Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, созданный на основе JSON-RPC 2.0 для подключения моделей ИИ к внешним источникам данных и инструментам. Он определяет архитектуру клиент-сервер, в которой приложение ИИ взаимодействует с одним или несколькими серверами MCP, каждый из которых предоставляет такие возможности, как:
Инструменты : исполняемые функции, которые выполняют действия.
Ресурсы : источники данных, предоставляющие информацию
Подсказки : Предопределенные шаблоны или рабочие процессы
MCP стандартизирует способ обнаружения и вызова этих возможностей, выступая в качестве «USB-C для ИИ», позволяющего моделям структурированно взаимодействовать с внешними системами.
Related MCP server: simple_mcp
Структура проекта
server/: Реализация сервера MCPserver.py: сервер WebSocket, который обрабатывает запросы MCP и предоставляет примеры инструментов/ресурсов
client/: Реализация клиента MCPclient.py: Демонстрационный клиент, который подключается к серверу и использует все возможности MCP
Демонстрируемые возможности
Эта реализация демонстрирует основной поток протокола MCP:
Согласование возможностей : клиент-серверное рукопожатие через
initializeОбнаружение возможностей : список доступных инструментов и ресурсов
Вызов инструмента : вызов инструмента
add_numbersс параметрамиДоступ к ресурсам : Чтение текстового содержимого ресурса
Настраивать
Создайте виртуальную среду:
python3 -m venv .venv source .venv/bin/activateУстановить зависимости:
pip install -r requirements.txt
Использование
Запустите MCP-сервер (в одном терминале):
python server/server.pyЗапустите клиент MCP (в другом терминале):
python client/client.py
Клиент подключится к серверу, выполнит рукопожатие MCP, обнаружит возможности и продемонстрирует вызов инструментов и доступ к ресурсам с помощью форматированного вывода.
Как это работает
MCP-сервер
Сервер:
Принимает соединения WebSocket
Отвечает на запросы JSON-RPC в соответствии со спецификацией MCP
Предоставляет пример инструмента (
add_numbers)Предоставляет пример ресурса (
example.txt)Поддерживает MCP-рукопожатие и обнаружение возможностей
Клиент МСР
Клиент:
Подключается к серверу через WebSocket
Выполняет рукопожатие MCP
Обнаруживает доступные инструменты и ресурсы
Демонстрирует вызов инструмента и чтение ресурса.
Представляет результаты в отформатированном виде
Подробности протокола
MCP реализует следующие ключевые методы:
Метод | Описание |
| Рукопожатие для установления полномочий |
| Список доступных инструментов |
| Вызов инструмента с аргументами |
| Список доступных ресурсов |
| Прочитать содержание ресурса |
| Список доступных подсказок |
Расширение проекта
Эту реализацию можно расширить следующим образом:
Добавление большего количества инструментов с различными возможностями
Добавление динамических ресурсов, которые изменяются при каждом чтении
Внедрение шаблонов подсказок для управляемого взаимодействия
Создание более интерактивных клиентских приложений
Ссылки
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
The Mercado Pago MCP Server implements the Model Context Protocol to provide AI agents and LLMs with access to Mercado Pago's APIs and tools within compatible development environments. It acts as an intermediary that translates Mercado Pago resources into executable functions (tools) that AI applications can invoke to perform actions and automate flows. The server simplifies integration, enables using documentation to implement or improve code, and optimizes operations through natural language interactions without manual implementations.
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceAn MCP server implementation that standardizes how AI applications access tools and context, providing a central hub that manages tool discovery, execution, and context management with a simplified configuration system.13-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn educational MCP server that teaches implementing the Model Context Protocol from scratch, enabling AI models to discover and invoke tools via JSON-RPC over stdio.-
- FlicenseNot gradedqualityFmaintenanceA basic MCP server implementation using Node.js and TypeScript that bridges AI models with external tools and data sources via JSON-RPC.2-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA demo MCP server that connects an AI to external systems by exposing Python functions as tools and data as resources, using the stdio transport.-