Custommcpserver

构建一个自定义的Python MCP服务器，用于连接AI代理和工具，实现标准化通信和上下文管理。

人工智能聊天机器人开发者工具 #MCP协议 #AI工具 #上下文管理 #Python服务 .Python

评分 : 2分

下载量 : 5.7K

更新时间 : 2025-04-28

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什么是MCP服务器?

MCP服务器是一种专门为AI工具和大型语言模型(LLM)设计的通信桥梁。它采用标准化的Model Context Protocol协议，使不同AI应用之间能够安全、高效地交换数据和功能。

如何使用MCP服务器?

通过Python SDK快速构建MCP服务器，然后将其安装到Claude等AI应用中即可使用。服务器可以暴露数据资源(Resources)和功能工具(Tools)供AI调用。

适用场景

适用于需要将自定义数据或功能集成到AI工作流的场景，如数据库操作、自动化任务、特定领域知识查询等。

主要功能

数据资源(Resources)

类似GET端点，用于向LLM提供上下文信息

功能工具(Tools)

类似POST端点，用于执行代码或产生副作用

交互模板(Prompts)

可重用的LLM交互模板，定义标准交互模式

Claude集成

可直接安装到Claude桌面应用中，实现无缝集成

优势

标准化协议，便于不同AI工具间的互操作

安全可控的数据和功能暴露方式

与Claude等主流AI应用深度集成

Python开发，易于扩展和定制

局限性

目前主要支持Python生态

需要一定的开发知识来创建自定义服务器

部分AI应用可能需要重启才能识别新安装的服务器

如何使用

初始化项目

使用uv工具初始化Python项目

添加依赖

安装MCP Python SDK

激活环境

激活Python虚拟环境

安装服务器

将MCP服务器安装到Claude应用中

重启应用

如果服务器未显示，需要重启Claude应用

使用案例

AI便签工具

创建一个可以管理便签的AI工具，允许Claude添加、查看和删除便签

数据库操作

连接数据库并让Claude自动生成和插入测试数据

常见问题

安装后为什么在Claude中看不到我的服务器?

如何更新已安装的服务器?

可以同时运行多个MCP服务器吗?

🚀 自定义 MCP 服务器

本项目使用 Python 构建一个自定义的 MCP 服务器，并将其与 AI 代理连接。MCP 服务器本质上是 LLM 和 AI 工具之间通信的方式，模型上下文协议允许应用程序以标准化的方式为 LLM 提供上下文，将提供上下文的职责与实际的 LLM 交互分离。

🚀 快速开始

资源

安装步骤

# 创建一个由 uv 管理的项目
$ uv init .
已初始化项目 `custommcpserver` 到 `C:\Users\abhis\Desktop\AIAgents\CustomMCPServer`
# 然后将 MCP 添加到项目的依赖项中:
$ uv add "mcp[cli]"
# 激活 Python 环境
$ source .venv/scripts/activate
# 我们可以在 Claude Desktop 中安装这个服务器并立即与之交互，运行以下命令:
# mcp install main.py
# 由于我们在 VS Code 中，我们执行
$ uv run mcp install main.py
[04/16/25 10:06:31] INFO     Added server 'Demo' to Claude config
                    INFO     Successfully installed Demo in Claude app

配置说明

打开 claude 应用 > 文件 > 设置 > 开发者 > 编辑配置 - 这会打开一个文件，然后在该文件中找到 claude_desktop_config.json 文件。
我们可以在该文件中看到 mcp run main.py 的路径被添加到其中。
该 MCP 服务器应该显示在 claude 应用中。如果未显示，请执行以下操作:
- 关闭 claude 应用 - 打开任务管理器并搜索 claude，右键点击并结束任务。
- 等待几秒钟后重新打开应用。
- 一旦应用加载，它会启动 MCP 服务器，并且会在应用中显示出来。请参考下方的图像，当您点击工具时，我们可以看到服务器:DEMO。

💻 使用示例

基础用法

按照上述安装步骤和配置说明操作，即可在 claude 应用中使用 MCP 服务器。

高级用法

高级 MCP 服务器

在我们继续之前，从根本上什么是 MCP？:
- 它使您能够构建 服务器，以一种安全、标准化的方式为 LLM 应用程序提供数据和功能。想象一下，它类似于 Web API，但专门设计用于 LLM 交互。
  - 通过资源（可以将其视为 GET 端点；它们用于将信息加载到 LLM 的上下文中）暴露数据
  - 通过工具（类似于 POST 端点；它们用于执行代码或产生副作用）提供功能
  - 通过提示（可重用的 LLM 交互模板）定义交互模式
  - 以及其他更多！

高级服务器安装

$ uv add black
# 在创建新的 MCP 服务器及工具后
$ uv run mcp install adv_main.py
[04/16/25 10:44:02] INFO     Added server 'AI Sticky Notes' to Claude config
                    INFO     Successfully installed AI Sticky Notes in Claude app