搭建你的第一个MCP服务器（Python版）

前言

在上两篇博客中，我们已经对MCP（Model Context Protocol）有了初步的了解。MCP是一种强大的协议，能够简化LLM（大型语言模型）与外部工具的交互。今天，我们将通过一个具体的例子，展示如何使用Python搭建一个简单的MCP服务器。通过这个过程，你将能够更好地理解MCP的工作原理，并为后续的应用开发打下基础。

一、搭建MCP服务器的步骤

（一）环境准备

在开始之前，我们需要确保已经安装了Python环境，并且安装了必要的库。我们将使用mcp-sdk库来实现MCP服务器的功能。如果你还没有安装这个库，可以通过以下命令进行安装：

bash复制

pip install mcp-sdk

（二）创建MCP服务器

接下来，我们将编写代码来创建一个简单的MCP服务器。这个服务器将包含一个工具，用于处理输入的文本数据。

（三）定义工具

在MCP中，工具（Tool）是服务器提供给LLM的接口。我们将定义一个简单的工具，用于接收输入文本并返回处理后的结果。

（四）启动服务器

最后，我们将启动MCP服务器，并通过客户端调用工具来验证服务器是否正常工作。

二、代码示例

（一）定义工具

首先，我们需要定义一个工具类。这个工具类将继承自mcp_sdk.Tool，并实现run方法。run方法是工具的核心逻辑，它接收输入数据并返回处理结果。

Python复制

from mcp_sdk import Tool

class MyTool(Tool):
def run(self, input_data):
# 处理输入数据
processed_data = f"Processed: {input_data}"
return processed_data

（二）创建MCP服务器

接下来，我们将创建一个MCP服务器，并将工具注册到服务器中。MCP服务器将监听客户端的请求，并将请求转发到相应的工具。

Python复制

from mcp_sdk import MCP

# 创建MCP服务器实例
mcp = MCP()

# 注册工具
mcp.register_tool(MyTool(), name="my_tool")

（三）启动服务器

最后，我们将启动MCP服务器。默认情况下，服务器将监听localhost的8080端口。你可以根据需要修改端口号。

Python复制

# 启动服务器
mcp.start()

（四）完整的服务器代码

将上述代码组合起来，完整的MCP服务器代码如下：

Python复制

from mcp_sdk import MCP, Tool

# 定义工具类
class MyTool(Tool):
def run(self, input_data):
# 处理输入数据
processed_data = f"Processed: {input_data}"
return processed_data

# 创建MCP服务器实例
mcp = MCP()

# 注册工具
mcp.register_tool(MyTool(), name="my_tool")

# 启动服务器
mcp.start()

三、调用MCP工具

为了验证我们的MCP服务器是否正常工作，我们需要编写一个客户端代码来调用服务器上的工具。

（一）创建客户端

客户端将使用mcp_sdk.MCPClient类来连接MCP服务器，并调用工具。

Python复制

from mcp_sdk import MCPClient

# 创建客户端实例
client = MCPClient("http://localhost:8080")

# 调用工具
result = client.call_tool("my_tool", "Hello, MCP!")
print(result) # 输出：Processed: Hello, MCP!

（二）完整的客户端代码

完整的客户端代码如下：

Python复制

from mcp_sdk import MCPClient

# 创建客户端实例
client = MCPClient("http://localhost:8080")

# 调用工具
result = client.call_tool("my_tool", "Hello, MCP!")
print(result) # 输出：Processed: Hello, MCP!

四、应用场景

（一）数据处理

你可以扩展这个工具，使其能够处理更复杂的数据，例如从数据库中读取数据或对图像进行处理。

（二）自动化任务

通过MCP，你可以将LLM与自动化工具连接起来，实现自动化任务的执行。例如，你可以创建一个工具来自动发送邮件或更新日历事件。

（三）智能助手

在智能助手应用中，你可以通过MCP将LLM与各种服务连接起来，例如天气查询、新闻阅读等。

五、注意事项

（一）安全性

在实际部署中，你需要考虑数据传输的安全性。可以使用HTTPS来加密数据传输，并确保服务器和客户端之间的通信是安全的。

（二）错误处理

在工具的run方法中，你需要添加适当的错误处理逻辑。如果工具的逻辑失败，应该返回一个清晰的错误信息，而不是直接抛出异常。

（三）性能优化

如果工具的逻辑较为复杂，可能会影响服务器的性能。可以通过异步处理或缓存机制来优化性能。

六、总结

通过本文的介绍，你已经成功搭建了一个简单的MCP服务器，并通过客户端调用了服务器上的工具。MCP为LLM与外部工具的交互提供了一种高效的方式，可以帮助你快速构建智能应用。希望本文的内容能够帮助你更好地理解和使用MCP。