使用说明

MCP服务器教程

最近我一直在尝试使用人工智能助手，然后我遇到了一个叫做……的东西 **模型上下文协议（MCP）**这真的很酷。我跟着这个做了 MCP教程于是我决定记录下我的这次小冒险。

基本上，MCP（机器控制协议或类似技术，具体根据上下文确定）让你能赋予你的AI超能力。以前，我把AI想象成一个封闭的盒子。你问它问题，它回答。但有了MCP，你可以在AI和现实世界之间搭建一座桥梁。我了解到，我可以创造出自己的“工具”，让AI利用这些工具去做它原本无法做的事情。

这个教程对我帮助很大，而且比我想象的要容易。我做了以下这些：

安装了必要的库：

我把所有我需要的Python库都放到一个 requirements.txt 文件：
```
fastapi
uvicorn
python-dotenv
httpx
beautifulsoup4
mcp
```
然后，我在终端中运行了这个命令：
```
pip install -r requirements.txt
```
服务器已启动：

一切安装完毕后，我只需运行我的Python脚本：
```
python main.py
```
就这样！服务器现已准备好连接到Claude桌面版。

想知道这段Python代码到底在做什么吗？我们来详细分析一下。

这个（或：该） main.py 文件是服务器的核心。以下是一个快速概览：

引进优质资源： 在顶部，我导入了所有我需要的库，比如 FastMCP 用于创建服务器， httpx 用于发送网络请求，以及 BeautifulSoup 用于解析HTML。
设置MCP服务器： 这行代码创建了一个新的MCP服务器并为其命名：
```
mcp = FastMCP("tech_news")
```
定义 get_latest_news 工具： 这是我创建的主要工具。它是一个Python函数，接收一个新闻源作为输入（比如“techcrunch”或“theverge”），并返回该网站的最新新闻。

该 @mcp.tool() 装饰器是用来告诉MCP服务器这个函数是一个AI可以使用的工具。
获取新闻： 这个（或“该”） fetch_news 函数是一个辅助函数，负责从网络上获取新闻的主要工作。它使用 httpx 获取新闻网站的HTML代码以及 BeautifulSoup 解析它并从段落中提取文本。
运行服务器： 这是剧本的最后一部分 if __name__ == "__main__": 这段代码确保服务器仅在我直接运行脚本时才启动 mcp.run(transport='stdio') 这一行代码实际上是启动服务器的。

所以，简而言之， main.py 使用一个单一工具创建一个MCP服务器，该服务器能够从网络上获取新闻。当人工智能调用这个工具时，服务器会运行（相关程序） get_latest_news 执行函数并将结果返回给人工智能。挺酷的，对吧？

这就是魔法发生的地方！为了将我的服务器连接到Claude Desktop，我需要进行一些配置。下面是我是如何做的：

提醒一下： 以下是我成功采用的步骤。你的实际情况可能会有所不同。

查找配置文件：

在Claude Desktop中，我进入“Claude”菜单，然后选择“设置...”，接着转到“开发者”选项卡。那里有一个“编辑配置”的按钮。点击该按钮后会打开 claude_desktop_config.json 文件。

编辑配置文件：

我用这个JSON片段替换了文件的内容：

{
  "mcpServers": {
    "tech_news_server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

重启Claude桌面版：

我保存了文件，然后完全退出并重新启动了Claude Desktop。这一步很重要，否则更改不会生效。
检查连接：

重启后，我在提示输入区域的右下角看到了一个小锤子图标。这让我知道我的服务器已经连接成功了！现在我可以让Claude获取最新新闻，它会使用我的自定义工具来完成这个任务。

这是一个非常有趣的项目。它让我意识到，我可以让我的人工智能助手变得功能强大得多。如果你想自己尝试，一定要看看那个让我入门的教程：