AI导哈

MCP服务器

MCP服务器是一种帮助开发者加速开发工作流程的工具，特别适用于AI开发环境。

  • by anton-goran
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 anton-goran/mcp-ai-dev-workflow

使用说明

MCP服务器和AI开发工作流程

关于MCP服务器如何帮助您加速开发工作流程的研讨会

第1部分：MCP简介

1.设置Python环境

确保您已安装python 3.12+

选项1：使用紫外线（如果已安装，建议使用）

cd code
uv sync
uv venv
source .venv/bin/activate

选项2：使用标准Python venv（如果uv不可用）

# From repo root
./scripts/dev.sh
# Then activate manually if needed
source .venv/bin/activate

2.玩你的服务器

在虚拟环境已激活的情况下运行。..

cd 0-mcp-demo/stdio/
python stdio_server.py

终端会说 starting server

现在逐行粘贴JSON-RPC请求，忽略以开头的行#

  1. 初始化客户端
{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test-client","version":"1.0.0"}}}
  1. 初始化通知
{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}

注意：您在此处不会收到JSON响应

  1. 列出工具
{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}
  1. 调用工具获取天气
{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"get_weather","arguments":{"city":"London"}}}

3.让我们在MCP检查器中可视化这些功能

1.安装 mcp-inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector

如果您没有安装节点，请使用brew安装

brew install mcp-inspector
mcp-inspector

在浏览器上打开的MCP检查器上 http://localhost:6274/?MCP_PROXY_AUTH_TOKEN=<some-token-here> 添加

2.记下两件事

  • python环境
    • 类型 which python你会得到这样的答案 <YOUR_BASE_PATH>/mcp-for-ai-dev-course/code/.venv/bin/python
  • 通往 stdio_server.py
    • 在vscode上，右键单击 stdio_server.py 文件和复制路径 <YOUR_BASE_PATH>/mcp-for-ai-dev-course/code/0-mcp-demo/stdio/stdio_client.py

替换 YOUR_BASE_PATH 根据您的笔记本电脑选择正确的路径

3.将这些添加到MCP检查器中

  1. 在命令下-添加python路径
  2. 在参数下-添加stdio_server路径

注意：您也可以运行

npx @modelcontextprotocol/inspector \
  <YOUR_BASE_PATH>/mcp-for-ai-dev-course/code/.venv/bin/python \
  <YOUR_BASE_PATH>/mcp-for-ai-dev-course/code/0-mcp-demo/stdio/stdio_server.py

第2部分：人工智能开发工作流程的MCP

  1. 在中创建帐户 上下文7 并复制您的API密钥，将其放在一边

我们与context7无关，只是一个运行良好的工具

  1. 这个演示需要Vscode+github副本（免费版本应该可以）

  2. 安装MCP服务器的两种方法 mcp.json 或MCP扩展

演示工作流程

  1. 创建没有mcp服务器的气流管道
  2. 突出缺点
  3. 启用MCP服务器
  4. 添加更好的说明

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