什么是MCP服务器？

模型上下文协议（MCP）是一个框架，允许将自定义工具集成到AI辅助的开发环境中。此Python实现提供了一些功能，如简单的计算和环境变量检索，以便LLM-based IDEs能够使用。

如何使用MCP服务器？

该服务器可以与Cursor AI等IDE集成，以提供按需工具执行。开发人员可以通过自然语言提示在IDE中调用工具。

应用场景

适用于使用AI辅助IDE的开发者，他们需要通过自定义工具扩展功能，如计算、环境管理或其他重复性任务。

功能特性

支持基本的算术运算，如加法、减法、乘法和除法。

允许从系统中读取和检索环境变量值。

与主流的AI辅助开发环境无缝集成，提供实时工具支持。

优缺点分析

使用指南

首先，安装所需的依赖项：运行pip install mcp mcp[cli]。

创建一个新目录并初始化项目。

在项目根目录下创建mcp.json配置文件，添加所需的工具定义。

启动MCP服务器并连接到IDE进行测试。

使用示例

常见问题解答

什么是模型上下文协议（MCP）？

如何添加新的工具到服务器中？

mcp.json文件应该放在哪里？

🚀 使用 Python 的 MCP 服务器

MCP（模型上下文协议） 是一个强大的框架，可将自定义工具集成到 AI 辅助开发环境，如 Cursor AI 中。本项目的 MCP 服务器使用 Python 构建，能暴露数据检索、代码分析等功能，供 LLM 基 IDE 按需调用。它提供两个实用功能：add 可计算两数之和，getApiKey 能从环境变量中获取 API 密钥。更多详情可查看模型上下文协议简介。

🚀 快速开始

本项目使用 Python 构建 MCP 服务器，为你展示如何将自定义工具集成到 AI 辅助开发环境中。

✨ 主要特性

MCP 集成：为 LLM 基 IDE 提供实用功能。
加法工具：接收两个数字参数并返回它们的和。
环境变量检索：演示如何从配置文件加载示例环境变量。
CLI 支持：通过 mcp[cli] 提供命令行界面，便于本地开发和测试。
标准 I/O 运输：利用标准 I/O 与开发环境集成，实现无缝通信。

📦 安装指南

环境要求

Python：建议使用现代 Python 版本（3.8 或更高）。
虚拟环境：推荐使用虚拟环境进行依赖管理。

安装步骤

克隆仓库

git clone <repository_url>
cd <repository_directory>

设置虚拟环境
- 创建 Python 虚拟环境：
```
python -m venv .venv
```
- 在 Linux 和 macOS 上激活虚拟环境：
```
source .venv/bin/activate  # 或 .venv/bin/activate
```
- 在 Windows 上激活虚拟环境：
```
.venv\Scripts\activate
```
安装依赖项
```
pip install -r requirements.txt
```

💻 使用示例

基础用法

在 Python 脚本中，使用 MCP 库初始化 MCP 服务器，并通过标准 I/O 运输连接。以下是定义工具的示例：

# 定义 add 工具，接受两个数字输入并返回它们的和
def add(a, b):
    return a + b

# 定义 getApiKey 工具，从环境变量 API_KEY 中检索 API 密钥并返回它
import os
def getApiKey():
    return os.getenv('API_KEY')

测试 MCP 服务器

启动 MCP 服务器

在终端中运行以下命令以启动 MCP 服务器：

python server.py

调用工具

测试 add 工具：

echo "add 3 5" | nc -U ipc://localhost/mcp-server

测试 getApiKey 工具：

echo "getApiKey" | nc -U ipc://localhost/mcp-server

集成到 Cursor AI

配置 mcp.json 文件

在项目根目录中创建一个 mcp.json 文件，并添加以下内容：

{
    "servers": [
        {
            "name": "local-mcp-server",
            "transport": "ipc",
            "endpoint": "ipc://localhost/mcp-server"
        }
    ],
    "tools": [
        {
            "name": "add",
            "description": "计算两个数字的和",
            "parameters": [
                {"name": "a", "type": "number"},
                {"name": "b", "type": "number"}
            ]
        },
        {
            "name": "getApiKey",
            "description": "获取 API 密钥",
            "parameters": []
        }
    ]
}