MCP Python 教程

使用简单本地数据库和模拟数据的 Python MCP 教程应用

安装 & 运行

1. 克隆此仓库
2. 安装依赖:

pip install -r requirements.txt

3. 以开发模式运行 MCP 服务器:

mcp dev localdb_app.py

4. MCP 服务器的默认端口是 5173。访问 http://localhost:5173。

MCP 功能

此教程应用演示了核心 MCP 概念。<br> 您可以在 tutorial_app/mcp_server.py 中查看基于角色的注解：

@mcp.resource

基本上，此注解是关于代理“获取”资源，就像 RESTAPI 中的 GET 一样。

• users://all - 获取所有用户
• users://{user_id}/profile - 获取用户的个人资料
• posts://all - 获取所有帖子
• posts://{post_id} - 通过 ID 获取帖子

@mcp.tool

这是关于代理“生成”新资源，就像 RESTAPI 中的 POST 一样。

• create_user - 创建新用户
• create_post - 创建新帖子
• search_posts - 按标题或内容搜索帖子

@mcp.prompt

这只是一个可重用的模板，方便与 LLM 交互。

• user_profile_analysis - 生成用户个人资料的分析
• post_feedback - 用于帖子反馈的交互式提示

[!NOTE] 有关更多注解，请阅读：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov-file#core-concepts

连接到客户端

设置好 MCP 服务器后，您需要一个 LLM 客户端，它将使用您的 MCP 服务器来构建您的代理。 以下指南将帮助您连接 Claude Desktop 作为您的客户端。

1. Claude Desktop 使用 uv 来安装 MCP 服务器依赖项。首先，安装 uv：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. 使用 uv 安装 MCP 服务器依赖项：

# 创建虚拟环境并激活它
uv venv
.venv\Scripts\activate

uv pip install -r requirements.txt

3. 从以下位置下载 Claude Desktop：

• https://claude.ai/download

4. 找到或创建 claude_desktop_config.json 文件。位置因操作系统而异：

• Windows:

C:\Users\%USER%\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json

• MacOS/Linux:

~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

5. 将 mcpServers 属性添加到您的 claude_desktop_config.json：

{
    "mcpServers": {
        "local_db": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather",
                "run",
                "localdb_app.py"
            ]
        }
    }
}

注意：您可以部署多个 MCP 服务器，每个服务器都有其自己专门的关注点和专业知识。<br> 这种关注点分离比在单个 MCP 服务器中实现所有内容更好。

6. 重启 Claude Desktop。