MCP Server Demo
sotayamashita
README
MCP 服务器演示
前提条件
- uv - 一个用 Rust 编写的极快的 Python 包和项目管理器。
概述
本指南将引导您创建一个简单的模型上下文协议 (MCP) 服务器,并使用 MCP Inspector 和 Claude Desktop 对其进行测试。 内容基于 modelcontextprotocol/python-sdk 的 README,并添加了额外的说明以提高清晰度。
创建 MCP 服务器的步骤
1. 环境设置
uv init mcp-server-demo
cd mcp-server-demo
# 指定 Python 版本
echo "3.12" > .python-version
# 在创建新的虚拟环境之前安装 Python
uv venv
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate.fish
# 验证虚拟环境(检查是否使用正确的 Python 环境)
which python
path/to/mcp-server-demo/.venv/bin/python
# 安装 MCP 依赖项(添加到 pyproject.toml)
uv add "mcp[cli]"
# 验证 MCP 依赖项是否已正确安装
uv tree
Resolved 28 packages in 3ms
mcp-server-demo v0.1.0
└── mcp[cli] v1.6.0
├── ...
2. 创建一个简单的 MCP 服务器
# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# 创建一个 MCP 服务器
mcp = FastMCP("Demo")
# 添加一个加法工具
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
return a + b
# 添加一个动态问候资源
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
"""Get a personalized greeting"""
return f"Hello, {name}!"
3. 使用 MCP Inspector 进行测试
启动 MCP Inspector
uv run mcp dev server.py
Starting MCP inspector...
⚙️ Proxy server listening on port 6277
测试 add
工具
- 打开 MCP Inspector
- 点击 "Connect"
- 点击 "Tools" 选项卡
- 点击 "Tools" 选项卡内的 "List Tools"
测试 get_greeting
资源
- 打开 MCP Inspector
- 点击 "Connect"
- 点击 "Resources" 选项卡
- 点击 "List Templates"
- 找到 "get_greeting"
- 输入一个名字 (例如, "John")
- 点击 "Read Resources"
示例响应:
{
"contents": [
{
"uri": "greeting://John",
"mimeType": "text/plain",
"text": "Hello, John!"
}
]
}
4. 使用 Claude Desktop 进行测试
在 Claude Desktop 中安装 MCP 服务器
uv run mcp install server.py
[/dd/MM/YY HH:MM:SS] INFO Added server 'Demo' to Claude config claude.py:129
INFO Successfully installed Demo in Claude app cli.py:467
验证配置
# For macOS/Linux
cat ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
示例配置:
{
"mcpServers": {
"Demo": {
"command": "/absolute/path/to/uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"mcp",
"run",
"/absolute/path/to/mcp-server-demo/server.py"
]
}
}
}
注意: 在执行 uv run mcp install server.py
之后,命令在配置中被设置为 "uv",但它需要一个绝对路径才能正常工作。
将 Claude Desktop 与 MCP 结合使用
检查服务器状态
Claude.app 界面提供基本的服务器状态信息:
- 点击连接图标以查看:
- 已连接的服务器
- 可用的提示和资源
- 点击锤子图标以查看:
- 提供给该模式的工具
在 Claude Desktop 中输入:
请使用 add 工具来计算 10 和 20 的总和
使用 get_greeting
资源
注意: 似乎存在从 Claude Desktop 检索资源的问题。 本节需要进一步调查。
FAQ
Claude Desktop 如何选择使用哪些 MCP 服务器工具?
- Claude 连接到所有配置的 MCP 服务器,但根据用户查询的内容选择工具
- 如果问题内容不适合使用工具,则不会使用这些工具
参考
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。