简单 MCP 客户端/服务器

https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

在 macOS 和 Linux 上安装 uv。

$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

然后克隆仓库。

MCP 服务器（标准输入输出）

uv init mcp_server
cd mcp_server/
uv run main.py                        # 创建 .venv 环境，然后删除 main.py 文件

uv add "mcp[cli]" httpx               # MCP 服务器 Python 库

touch weather_stdio.py                # 标准输入输出服务器实现

启动服务器

mcp_server$ uv run weather_stdio.py

使用 VSCode + Cline 测试

将 MCP 服务器添加到 Cline 中。

Cline -> MCP 服务器（靠近 '+' 的图标）-> 已安装 -> 添加

你会得到一个 JSON 模板 "mcpServers": {}，然后添加新的服务器。以下是 cline_mcp_settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/home/users/tikoehle/mcp_server",
                "run",
                "weather_stdio.py"
            ]
        }
  }
}

=> Cline 显示两个 get_* 工具函数。点击 '完成' 返回到 Cline 任务输入，尝试新的服务器。

测试

输入调用两个工具的任务： "Can you tell me the weather forecast for San Francisco, CA" "Can you tell me the weather alerts for San Francisco, CA"

=> 使用我的两个新 MCP 'weather' 服务器工具。

注意： 本地开发的 MCP 服务器不应将消息输出到标准输出，因为这会干扰协议操作。

MCP 客户端

https://modelcontextprotocol.io/quickstart/client

uv init mcp_client
cd mcp_client/
uv run main.py                     # 创建虚拟环境

uv add mcp

touch client_stdio.py              # MCP 客户端实现

运行客户端

mcp_client$ uv run client_stdio.py

MCP 观察器

使用 Node.js 和 npm 的最新版本。

安装：

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh | bash
nvm install --lts
npm install -g npm@latest
node -v
npm -v

运行观察器：

npm install -g @stellar/mcp-stardust
mcp-stardust

连接 SSE 客户端/服务器

运行以下命令连接到 SSE 服务器：

curl --location 'http://localhost:8090/api/v1/pops?q=*<POB>' --header 'Connection: close'

或者通过 HTTP 连接：

curl --location 'http://localhost:8090/api/v1/pops' --data-raw '{"q":"*<POB>","page":1}' 

已知问题

在 Python-SDK 中报告问题。