Skip to main content
Glama
suspicious-cow

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 MCP

    • server.py : сервер WebSocket, который обрабатывает запросы MCP и предоставляет примеры инструментов/ресурсов

  • client/ : Реализация клиента MCP

    • client.py : Демонстрационный клиент, который подключается к серверу и использует все возможности MCP

Демонстрируемые возможности

Эта реализация демонстрирует основной поток протокола MCP:

  1. Согласование возможностей : клиент-серверное рукопожатие через initialize

  2. Обнаружение возможностей : список доступных инструментов и ресурсов

  3. Вызов инструмента : вызов инструмента add_numbers с параметрами

  4. Доступ к ресурсам : Чтение текстового содержимого ресурса

Настраивать

  1. Создайте виртуальную среду:

    python3 -m venv .venv
    source .venv/bin/activate
  2. Установить зависимости:

    pip install -r requirements.txt

Использование

  1. Запустите MCP-сервер (в одном терминале):

    python server/server.py
  2. Запустите 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

initialize

Рукопожатие для установления полномочий

tools/list

Список доступных инструментов

tools/call

Вызов инструмента с аргументами

resources/list

Список доступных ресурсов

resources/read

Прочитать содержание ресурса

prompts/list

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

F
license - not found
-
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • F
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    A basic MCP server implementation using Node.js and TypeScript that bridges AI models with external tools and data sources via JSON-RPC.
    2
  • F
    license
    -
    quality
    B
    maintenance
    A demo MCP server that connects an AI to external systems by exposing Python functions as tools and data as resources, using the stdio transport.

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…

  • MCP server exposing the Backtest360 engine API as tools for AI agents.

  • MCP server for Clipkit — gives AI agents a video toolbox via the Clipkit schema.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/suspicious-cow/MCP2'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server