5 分钟手把手教你开发一个 MCP 服务

2025-04-05
广东
本文字数：1764 字
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开发一个 MCP（Model Context Protocol）服务器需要遵循标准协议，结合代码实现和工具配置。以下是基于 Python 技术栈的 MCP Server 开发步骤及关键要点，综合了多个实践案例与官方文档建议：

一、环境准备

安装 Python 与 MCP SDK

Python 版本需≥3.10（推荐 3.10+），使用pip安装 MCP 库：

python -m venv mcp-env  # 推荐使用虚拟环境source mcp-env/bin/activate #Linux/Macpip install mcp

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验证安装：mcp version应返回版本号（如 1.5.0）。

选择开发工具

支持 MCP 的客户端（如 Cline、Cursor、Claude Desktop）用于测试，或使用调试工具如MCP Inspector。

二、核心开发步骤

定义工具函数（Tools）

使用@mcp.tool()装饰器暴露函数能力，并通过文档字符串描述功能（供大模型理解用途）：

# custom_mcp.pyfrom mcp.server.fastmcp import FastMCPimport os
mcp = FastMCP()
@mcp.tool()def list_desktop_files() -> list:    """获取当前用户桌面上的所有文件列表（macOS专属实现）"""    desktop_path = os.path.expanduser("~/Desktop")    return os.listdir(desktop_path)
@mcp.tool()def say_hello(name: str) -> str:    """生成个性化问候语（中英双语版）"""    return f"🎉 你好 {name}! (Hello {name}!)"
if __name__ == "__main__":    mcp.run(transport='stdio')  # 启用调试模式

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关键点：工具函数需返回 JSON 序列化兼容的数据类型（如字符串、列表、字典）。

扩展其他能力

资源（Resources）：通过 URI 模板暴露静态或动态数据（如数据库查询结果）：

@mcp.resource("config://app_settings")def get_app_config() -> dict:    return {"theme": "dark", "language": "zh-CN"}

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提示（Prompts）：定义与大模型交互的上下文模板（需结合 MCP 协议规范）。

@mcp.prompt()def code_review_prompt(code: str) -> str:    return f"请审查以下代码并指出问题：\n\n{code}"

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启动与传输配置

选择传输协议：

本地通信：transport='stdio'（适合 IDE 集成）。
远程通信：transport='sse'（基于 HTTP 事件流，需部署为 Web 服务）。

完整示例

# custom_mcp.pyfrom mcp.server.fastmcp import FastMCPimport os
mcp = FastMCP()
@mcp.tool()def list_desktop_files() -> list:    """获取当前用户桌面上的所有文件列表（macOS专属实现）"""    desktop_path = os.path.expanduser("~/Desktop")    return os.listdir(desktop_path)
@mcp.tool()def say_hello(name: str) -> str:    """生成个性化问候语（中英双语版）"""    return f"🎉 你好 {name}! (Hello {name}!)"
@mcp.resource("config://app_settings")def get_app_config() -> dict:    return {"theme": "dark", "language": "zh-CN"}
@mcp.prompt()def code_review_prompt(code: str) -> str:    return f"请审查以下代码并指出问题：\n\n{code}"

if __name__ == "__main__":    mcp.run(transport='stdio')

复制代码

三、客户端配置与测试

配置 MCP 客户端

以 CLINE 为例，在设置中添加 MCP 服务器路径（如cline_mcp_settings.json）：

{  "mcpServers": {    "list_desktop_files": {      "command": "python3",      "args": [        "/Users/[USER_NAME]/[YOUR_PATH]/custom_mcp.py"      ]    }  }}

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刷新客户端后，通过自然语言指令（如“我的桌面有哪些文件”）调用工具。

可视化调试

使用MCP Inspector检查消息交互：

npx @modelcontextprotocol/inspector python custom_mcp.py

复制代码

确保服务器日志输出正常，检查权限与路径限制。

使用npx运行@modelcontextprotocol/inspector，如下所示：

打开 web 服务，可视化调试你所开发的 Tools：

四、高级实践与优化

安全性控制
限制工具访问范围（如仅允许读取特定目录）。
使用 Nacos 等工具管理敏感配置（如 API 密钥加密）。
集成现有 API
通过 Nacos + Higress 方案，将存量 HTTP API 转换为 MCP 协议，无需修改代码：
Nacos 注册服务元数据，Higress 网关处理协议转换。
示例：将高德地图 API 封装为 MCP Server，支持自然语言调用天气查询。
动态发现与扩展
利用 MCP 市场（如AIbase、mcp.so）发布或引用公共服务，实现工具动态加载。

五、常见问题与解决方案

通过上述步骤，开发者可以快速构建一个功能完整的 MCP Server，并结合生态工具实现高效集成。更多进阶实践可参考 MCP 官方文档及社区资源（如 AIbase、GitHub 示例仓库）。

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/8e8b421734508062d830917c2】。文章转载请联系作者。

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一、环境准备

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二、核心开发步骤

定义工具函数（Tools）

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配置 MCP 客户端

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