MCP Server Playbook 2025

🚀 MCP服務器快速入門指南：使用Python構建

本指南將指導你使用Python構建MCP服務器，藉助Anthropic的模型上下文協議（MCP），讓AI代理能夠與外部工具、數據源和服務實現交互。通過本指南，你可以將MCP服務器集成到AI助手中，並將其部署到生產環境。

🚀 快速開始

Anthropic的模型上下文協議（MCP）使AI代理能夠與外部工具、數據源和服務交互。本指南將帶領你使用官方MCP Python SDK構建MCP服務器，將其集成到AI助手中，並部署到生產環境。

✨ 主要特性

• MCP Python SDK提供了構建MCP服務器和客戶端的工具，促進大型語言模型（LLMs）與外部數據源或工具之間的無縫交互。
• 該SDK遵循完整的MCP規範，確保兼容性和標準化。（GitHub倉庫）

📦 安裝指南

要在Python項目中集成MCP，有以下兩種安裝方式：

• 建議使用uv，一個Python包管理器：

uv add "mcp[cli]"

• 或者，如果使用pip：

pip install mcp

💻 使用示例

基礎用法

讓我們創建一個簡單的MCP服務器，提供計算器工具和個性化問候資源：

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 初始化MCP服務器
mcp = FastMCP("示例服務器")

# 定義加法工具
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """添加兩個數字。"""
    return a + b

# 定義動態問候資源
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """生成個性化問候語。"""
    return f"你好，{name}!"

# 運行服務器
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

高級用法

測試MCP服務器

使用MCP Inspector測試服務器：

mcp dev server.py

此命令啟動MCP Inspector，允許你交互並驗證服務器功能。

客戶端集成

示例：與AI助手（如Claude Desktop）集成：

mcp install server.py

此命令將服務器安裝到Claude Desktop中，使助手與MCP服務器無縫交互。

🔧 技術細節

部署MCP服務器時，需要注意以下方面：

• 安全性：實施身份驗證機制，如API密鑰或OAuth，以控制訪問。
• 擴展性：使用Docker等容器化工具管理多環境部署。
• 監控：設置日誌記錄和監控，跟蹤服務器性能並及時診斷問題。