MCP Leanring
什麼是MCP服務器?
MCP服務器是一個用於生成和調用AI工具的後端平臺。它允許開發者創建自定義工具(如文本處理、數據分析等),並通過標準協議與各種LLM客戶端(如Cline插件)進行交互。如何使用MCP服務器?
基本使用流程:1) 安裝UV環境管理工具 2) 運行工具腳本 3) 通過客戶端配置連接 4) 開始與LLM交互。適用場景
適合需要將AI功能集成到現有工作流的場景,如自動化文本處理、數據分析、智能客服等。主要功能
多客戶端支持支持Cline、自定義客戶端等多種交互方式,可連接Gemini等主流LLM
工具生成通過簡單Python腳本即可創建可調用的AI工具
提示模板支持定義標準化提示模板,類似LangChain的bind_tools但功能更強大
優勢與侷限性
優勢
輕量級工具開發,只需Python基礎
與主流LLM和客戶端兼容性好
提示模板功能強大,支持複雜工作流
侷限性
需要基礎配置知識
文檔示例較少,學習曲線較陡
錯誤處理機制有待完善
如何使用
安裝UV環境
使用Astral.sh的UV工具管理Python環境
配置客戶端
在Cline插件中添加MCP服務器配置,指定絕對路徑
運行工具
保持服務器運行以接收客戶端請求
使用案例
文本統計工具統計文本文件的字數、行數等基本信息
數據分析工具對CSV數據進行基礎統計分析
常見問題
為什麼必須使用絕對路徑?
如何查看可用的客戶端列表?
提示模板(Prompts)是什麼?
相關資源
官方文檔
MCP協議官方文檔
Python SDK
官方Python SDK倉庫
示例項目
官方使用示例
Composio工具庫
開源工具集合
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