🚀 🧠 使用 Python 创建 MCP 服务器 - 实用教程

本仓库详细展示了如何借助微软官方 SDK，使用 Python 构建一个 MCP（模型上下文协议）服务器。该项目着重演示了如何定义工具 (@tool)，这些工具可被 ChatGPT 或 Open WebUI 环境中的其他大型语言模型调用，为开发者提供了便捷的集成方案。

🚀 快速开始

本项目使用了以下技术来创建 MCP 服务器：

• Python 3.10+
• uv - 用于管理环境和包
• mcp - 微软官方 MCP SDK
• mcpo - HTTP 中间件 + OpenAPI 文档

📦 安装指南

# 1. 使用 uv 创建虚拟环境
uv venv .venv
source .venv/bin/activate

# 2. 安装 MCP SDK、CLI 和 mcpo
uv add mcp mcp[cli] mcpo

📚 详细文档

🧩 项目结构

📁 项目/
├── main.py         # 主文件，包含 MCP 服务器
├── README.md       # 此文件
└── .venv/          # 虚拟环境（无需版本控制）

💻 使用示例

基础用法

以下是主文件 main.py 中的代码示例，展示了如何定义工具和启动 MCP 服务器：

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("教程 MCP 服务器")

@mcp.tool()
def get_tutorial_summary():
    """
    返回关于如何构建 MCP 服务器的教程摘要。

    :return: 文本形式的教程摘要。
    """
    return (
        "使用 uv 配置环境。\n"
        "安装命令：uv add mcp mcp[cli] mcpo\n"
        "实现带有 @tool 的函数\n"
        "运行方式：mcpo\n"
        "通过 MCP 客户端或 Open WebUI 消费。"
    )

@mcp.tool()
def somar(a: int, b: int) -> int:
    """
    返回两个整数的和。

    :param a: 第一个数字。
    :param b: 第二个数字。
    :return: a 和 b 的结果之和。
    """
    return a + b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")  # 本地运行

▶️ 如何运行

本地模式（stdio）

.venv/bin/python main.py

或者

mcp run main.py # 以标准方式运行服务器

mcp dev main.py # 以开发人员模式测试服务器

mcp install main.py # 在 Claude Desktop 上本地安装

此模式适用于与 MCP CLI 进行本地测试。

使用 mcpo 的 HTTP 模式（OpenAPI 文档）

mcpo --port 8000 -- .venv/bin/python main.py

• 自动在文档中出现。
• 成为 LLM 使用的依据，基于用户的查询。

🔥 清晰的 docstring 可以显著提升与 LLM 的交互体验。

📢 贡献

欢迎提交 Pull requests！你可以随意提交新的工具、改进示例或扩展教程，共同完善这个项目。