AI导哈

MCP AI应用安装工具

一个用于在Windows系统上安装和配置MCP AI项目的工具，支持数据库交互、实用工具和API任务等多种功能。

  • by sainitishmitta04
  • Python
  • 本地部署
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  • 更新于
在 GitHub 查看 sainitishmitta04/OSI

使用说明

🧠 MCP AI应用程序——完整的Windows安装指南

此存储库包含多个MCP AI项目：

  • dbmcp --用于数据库交互的MCP
  • fastmcp-demo --MCP适用于小型实用程序（骰子滚动、温度、时间等）
  • mcptest -用于基于API的任务（例如天气）的MCP

本指南将引导您完成设置 一切从零开始 在一个 Windows笔记本电脑.

📋 先决条件

开始之前，请确保您的Windows笔记本电脑符合以下要求：

  • 网络连接
  • 已安装PowerShell（Windows 10+中的默认设置）
  • 可选：Git（用于克隆存储库）
  • VS代码

1.️⃣ 安装Python 3.10+

  1. 从官方网站下载Python 3.10+： https://www.python.org/downloads/windows/
  2. 安装过程中：
    • ✅ 勾选“将Python 3.10+添加到PATH”
    • 选择 自定义安装→ Next → 安装
  3. 验证PowerShell中的安装：
python --version
pip --version

2.️⃣ 安装Node.js和npm

  1. 从下载Node.js LTS（Windows x64） https://nodejs.org/en/download/
  2. 使用默认选项安装：
    • ✅ 确保选中“添加到PATH”
  3. 验证PowerShell中的安装：
node -v
npm -v
npx -v

🔄 更新npm如果过时

如果版本已过时：

npm install -g npm@latest
npm -v

应该显示 11.6.2 或稍后。

npm cache clean --force

3.️⃣ 安装所需的Node.js包

安装Node.js后，安装以下基本包：

🧭 安装MCP检查器

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector@0.17.2
npx @modelcontextprotocol/inspector --version

应打印 0.17.2

安装Google Gemini命令行界面

npm install -g @google/gemini-cli
gemini --version

4.️⃣ 安装 uv

uv 是FastMCP设置所必需的。

pip install uv
uv --version

5.️⃣ 创建项目文件夹

mkdir C:\OSI
cd C:\OSI

您可以放置所有子项目(dbmcp, fastmcp-demo, mcptest)在这里。

6.️⃣ 初始化并准备Python虚拟环境

对于每个子项目（重复 dbmcp, fastmcp-demo, mcptest):

cd <sub-project-folder>   # e.g., cd dbmcp
uv init .
uv venv
.venv\Scripts\activate

确保虚拟环境 激活的 在安装依赖项之前。

7.️⃣ 安装项目依赖项

uv add fastmcp==2.11.3 mcp==1.13.1
fastmcp version

8.️⃣ 运行FastMCP开发服务器

uv run fastmcp dev main.py
  • 这将在本地启动MCP开发服务器。
  • 使用 MCP检查员 测试工具。

9️⃣ 使用MCP检查员进行测试

  • 打开MCP检查器。
  • 集 运输=标准 → 连接→ 列出工具→ 测试工具。

🔑 1.️⃣0️⃣ 创建 .env Gemini API密钥的文件

  1. 创建 .env 在项目文件夹中：
GEMINI_API_KEY=YOUR_GOOGLE_AI_API_KEY
  1. 在PowerShell中加载环境变量：
Get-Content .env | ForEach-Object { 
    $pair = $_ -split '='; 
    [System.Environment]::SetEnvironmentVariable($pair[0], $pair[1], "Process") 
}

从获取您的Google AI API密钥 https://aistudio.google.com

1.️⃣1.️⃣ 为Gemini安装MCP JSON服务器

对于每个子项目：

fastmcp install mcp-json main.py --project "C:\OSI\<sub-project-folder>"

1.️⃣2.️⃣ 将MCP服务器添加到Gemini CLI

gemini mcp add <server-name> uv -- run --project "C:\OSI\<sub-project-folder>" --with fastmcp fastmcp run main.py

  • 替换 <server-name> 有意义的东西：

    • dbmcp→ db-server
    • fastmcp演示→ demo-server
    • mcptest→ weather-server

1.️⃣3.️⃣ 验证MCP服务器

gemini mcp list
  • 确认所有MCP服务器都已注册。

🧠 1.️⃣4.️⃣ 启动服务器

选项1：使用两个窗口（建议用于测试）

在窗口1中： 启动MCP服务器：

cd C:\OSI\<sub-project-folder>
python main.py

在窗口2中： 启动Gemini CLI（作为MCP客户端）：

cd C:\OSI\<sub-project-folder>
gemini --prompt-interactive "Hello"

选项2：使用FastMCP开发服务器

uv run fastmcp dev main.py

1.️⃣5.️⃣ 交互式测试Gemini CLI

gemini --prompt-interactive "Hello"
  • 应与MCP服务器交互，并使用注册的工具进行响应。

✅ 1.️⃣6.️⃣ 验证完成设置

您现在应该已经：

  1. Python 3.10+ 安装和工作
  2. Node.js和npm 已安装并正常工作（已更新到最新版本）
  3. MCP检查器和Gemini CLI 通过npm安装
  4. 紫外线 安装
  5. FastMCP+MCP库 安装
  6. 虚拟环境 为每个子项目设置
  7. MCP检查员 连接和列表工具
  8. Gemini CLI 连接到MCP服务器
  9. 能够通过Gemini CLI交互式运行所有工具
  10. 多种服务器启动选项 可用的

⚡ 可选：有用命令

  • 激活虚拟环境（PowerShell）：
.venv\Scripts\activate
  • 运行FastMCP开发服务器：
uv run fastmcp dev main.py
  • 安装MCP JSON服务器：
fastmcp install mcp-json main.py --project "C:\OSI\<sub-project-folder>"
  • 列出MCP服务器：
gemini mcp list
  • 交互式测试工具：
gemini --prompt-interactive "Hello"
  • 清理npm缓存：
npm cache clean --force

此设置适用于 所有子项目 (dbmcp, fastmcp-demo, mcptest)并确保您的Windows笔记本电脑可以完全运行MCP AI项目。

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