MCP开发-01.从0开发一个MCP

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参考资料：
https://blog.csdn.net/2401_84204207/article/details/149294973
https://juejin.cn/post/7538733004224774186

如何开发一个MCP

我们从0开始开发一个MCP，需要做的工作本身并不复杂。

  1. 创建一个MCP项目
  2. 在服务器端运行我们的MCP服务项目
  3. 在LLM中配置MCP信息，实现功能的调用。

只要有变成基础，我一直把所有的变成过程，都拆解成2个部分，

  1. 如何和外界交互，包括如何读取解析外部数据，以及保存和写入结果文件。
  2. 一个是使用语言内部的逻辑进行数据的处理。当然复杂的项目，需要考虑项目结构，模块划分，功能服用，结构优化，以及基于项目逻辑的并行串行和效率提升，但这都是跨越具体语言的编码思维，不是要给初学者需要考虑到，随着任何一门语言的深入应用，你都会一点点发现这些工作的意义和价值，并建立自己的逻辑，而且这些逻辑往往是可以通用的。

一步步实现自己的第一个MCP

创建一个MCP项目代码

在这里我们提供一个简单的模块功能，计算两个数的和。

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from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 初始化MCP服务实例
mcp = FastMCP("sum_int_tool")

@mcp.tool()
def sum(a: int,b: int) -> int:
    """
    两个数相加求和
    Args:
        a (int): 整数a
        b (int): 整数b
    Returns:
        int: 两个数的和
    """
    return a+b

if __name__ == '__main__':
    # 启动MCP服务，使用标准输入输出作为传输方式
    mcp.settings.host = "0.0.0.0"
    mcp.settings.port = 8000
    mcp.run(transport='stdio')
    print("MCP服务已启动，等待工具调用...")

本地调用MCP

配置MCP服务

在支持MCP的 AI工具（如 trae）中，可以通过简单的JSON配置来注册和使用本地服务。

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{
  "mcpServers": {
    "sum_int_tool": {
      "command": "python",
      "args": [
        "D:\\gitlab_sync\\MCP\\0.demo.py"
      ],
      "autoApprove": []
    }
  }
}

配置完成后，可以在工具中看到服务状态。
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试MCP服务

这时候，我们就可以提交一个任务，来看看能否成功的调用我们开发的MCP服务。
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可以看到大模型识别到了我们新创建的MCP服务，并使用MCP协议进行了调用，完成了我们需要的功能。

远程调用MCP服务

MCP 支持三种数据传输方式：stdio、sse、streamable-http。

  • stdio (标准输入/输出)
    这是最基础和通用的传输方式。它通过标准输入流读取数据，并向标准输出流写入结果，非常适合本地开发、命令行工具 (CLI) 和代理插件的集成。

  • sse (服务器发送事件)
    SSE 基于标准的 HTTP 协议，用于解决远程服务的访问问题。在此模式下，MCP 服务作为一个独立的 Web 服务器运行，能够处理来自多个客户端的并发连接。

  • streamable-http (可流式传输的HTTP)
    这是MCP协议在新版本中引入的新传输机制，作为 SSE 的强大替代方案。它同样基于 HTTP POST/GET 请求，并利用服务器发送事件 (SSE) 的能力来高效地流式传输多条服务器消息。
    在我们测试阶段，使用的是stdio模式，更适合开发和访问，但是在需要远程启用MCP服务时，我们可以切换到sse 或者streamable-http模式。

切换传输方式

只需在服务入口文件中修改一行代码，即可切换传输协议。

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# 启动MCP服务，使用HTTP作为传输方式
mcp.run(transport='http')
mcp.run(transport='sse')

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