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模型上下文协议服务器

MCP服务器基础示例，展示包括工具和资源在内的核心功能，适用于AI开发者和机器学习工程师。

  • by rupesh-github01
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 rupesh-github01/mcp_server_basic

使用说明

MCP服务器基本示例

这是一个模型上下文协议（MCP）服务器实现的基本示例，展示了包括工具和资源在内的核心功能。

设置步骤

  1. 初始化项目（进入任意本地文件夹并启动 PowerShell 或 cmd）：
uv init mcp-server-basic
cd mcp-server-basic

  1. 创建虚拟环境并激活它

  uv venv
  .venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项：
uv add "mcp[cli]"

或者

uv add -r requirements.txt

特点/功能

服务器实现了以下功能：

工具

  • add(a: int, b: int)将两个数相加
  • subtract(a: int, b: int)从第一个数中减去第二个数

资源

  • greeting://{name}返回一条个性化的问候语

运行服务器

使用MCP Inspector运行服务器进行开发：

uv run mcp dev main.py

要使服务器正常运行：

uv run mcp run

在Claude桌面应用程序中安装服务器：

uv run mcp install main.py

在VS Code中连接MCP

  • 在 VS Code 中打开文件夹/mcp-server-basic
  • 打开终端并运行以下命令：
uv run main.py
  • 点击 Ctrl+Shift+I 在 Visual Studio Code 中启动聊天
  • 使用Github登录并进行设置
  • 按照以下步骤操作（有两种方法为VS Code用户设置添加MCP配置）：

观看演示

项目结构

  • main.py主要服务器实现及工具和资源
  • pyproject.toml项目配置和依赖项

2.0 带有MCP训练营的代理型AI与生成式AI

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课程概述：

导师：苏兰什·保罗、马延克·阿加沃尔、克里斯和桑尼

开始日期：2025年5月10日

时间：印度标准时间早上8点至11点（周六和周日）

持续时间：4-5个月

本课程专为人工智能开发者、机器学习工程师、数据科学家和软件工程师设计，旨在帮助他们建立在智能体AI、多智能体系统以及AI驱动的自动化方面的专业知识。无论你是AI智能体的新手，还是在自然语言处理（NLP）和生成式AI（GenAI）方面有经验，本课程都将为你提供开发、部署和大规模管理AI智能体所需的知识和实践技能。课程结束时，你将掌握智能体AI框架、多智能体协作、现实世界自动化以及端到端AI部署的坚实基础，并通过实际项目获得实践经验。

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