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# Model Context Protocol(MCP) 编程极速入门

[TOC]

## 简介

模型上下文协议（MCP）是一个创新的开源协议，它重新定义了大语言模型（LLM）与外部世界的互动方式。MCP 提供了一种标准化方法，使任意大语言模型能够轻松连接各种数据源和工具，实现信息的无缝访问和处理。MCP 就像是 AI 应用程序的 USB-C 接口，为 AI 模型提供了一种标准化的方式来连接不同的数据源和工具。

MCP 有以下几个核心功能：

- Resources 资源
- Prompts 提示词
- Tools 工具
- Sampling 采样
- Roots 根目录
- Transports 传输层

因为大部分功能其实都是服务于 Claude 客户端的，本文更希望编写的 MCP 服务器服务与通用大语言模型，所以本文将会主要以“工具”为重点，其他功能会放到最后进行简单讲解。

其中 MCP 的传输层支持了 2 种协议的实现：stdio（标准输入/输出）和 SSE（服务器发送事件），因为 stdio 更为常用，所以本文会以 stdio 为例进行讲解。

本文将会使用 3.11 的 Python 版本，并使用 uv 来管理 Python 项目。同时代码将会在文末放到 Github 上，废话不多说，我们这就开始吧~

## 开发 MCP 服务器

在这一小节中，我们将会实现一个用于网络搜索的服务器。首先，我们先来通过 uv 初始化我们的项目。

> uv 官方文档：https://docs.astral.sh/uv/

```shell
# 初始化项目
uv init mcp_getting_started
cd mcp_getting_started

# 创建虚拟环境并进入虚拟环境
uv venv
.venv\Scripts\activate.bat

# 安装依赖
uv add "mcp[cli]" httpx openai

```

然后我们来创建一个叫 `web_search.py` 文件，来实现我们的服务。MCP 为我们提供了2个对象：`mcp.server.FastMCP` 和 `mcp.server.Server`，`mcp.server.FastMCP` 是更高层的封装，我们这里就来使用它。

```python
import httpx