MCP（模型上下文协议）是由Anthropic开发的一种开源协议，旨在为AI模型提供与外部数据源和工具交互的标准化方式。它类似于AI应用的“通用接口”，通过客户端-服务器架构，使语言模型（如Claude）能够安全、高效地访问实时数据、执行操作并扩展功能。

MCP实现的功能

我基于MCP开发了一个多功能配置，集成了以下特性：

1. 天气查询：通过MCP服务器连接外部天气API（如OpenWeatherMap），支持实时获取指定位置的天气预报和警报信息。用户只需输入指定地点，即可获得格式化的天气数据。
2. 谷歌自动检索：利用MCP工具，AI可以动态调用谷歌搜索功能，自动检索相关信息并返回结果，适用于需要实时外部知识的场景。
3. 摄像头控制：集成了摄像头操作功能，通过MCP定义的工具，开发者可以控制摄像头执行拍摄、流媒体传输等任务，并支持自定义参数配置。

高度可配置性

此实现的最大亮点在于其高度可配置性。开发者可以通过修改MCP服务器的工具定义（Tools）、客户端、服务端代理以及提示模板（Prompts），轻松扩展功能。例如：

• 调整天气查询的API端点或返回格式。
• 更改谷歌检索的搜索参数或添加其他搜索引擎。
• 为摄像头控制添加新命令，如调整分辨率或切换设备。

使用场景

这个配置适用于多种场景：

1. 智能助手：结合天气和检索功能，为用户提供实时信息支持。
2. 自动化工作流：通过摄像头控制与数据检索，构建监控或内容生成系统。
3. 开发测试：开发者可基于此模板快速集成新工具，探索MCP的潜力。

MCP的标准化设计让AI不再局限于静态知识库，而是能够主动与世界交互。我的代码提供了一个开箱即用的示例，欢迎开发者在此基础上自由发挥！

MCP环境配置指南

本指南将帮助你快速搭建MCP客户端的开发环境，包括创建项目目录、设置虚拟环境以及安装MCP SDK。

1. 创建项目目录

首先，创建一个新的项目目录并进入其中：

uv init mcp-client
cd MCP-Server-For-Local

2. 创建MCP客户端虚拟环境

# 创建虚拟环境
uv venv
.venv\Scripts\activate
source .venv/bin/activate

3. 安装MCP SDK

uv add mcp
uv pip install dashscope

4. 运行代码（可选）

from mcp import MCPClient
client = MCPClient()
print("MCP Client initialized!")

运行代码：

python main.py

注意事项

• 依赖工具：本教程假设你已安装uv。如果没有，请先运行以下命令安装：

  pip install uv
  

  • Windows用户使用：.venv\Scripts\activate
  • Linux/MacOS用户使用：source .venv/bin/activate

安装完成后，可以根据项目需求配置天气查询、谷歌检索或摄像头控制等功能（详见项目文档）。通过以上步骤，你已成功搭建MCP客户端的开发环境，可以开始开发和测试了！