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模型上下文协议服务器

一个基础的模型上下文协议(MCP)服务器实现，展示核心功能包括工具和资源。

  • by SiniyaYousuf
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 SiniyaYousuf/MCP-Crash-course

使用说明

MCP服务器基础示例

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)加两个数
  • 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

要使用MCP Inspector运行开发服务器：

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
  • 按 Ctrl+Shift+I 在 VS Code 中启动聊天
  • 使用Github登录并进行设置
  • 按照以下步骤操作（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主服务器实现及配套工具和资源
  • pyproject.toml项目配置和依赖项

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课程概述：

导师：苏兰什·保罗、马扬克·阿加瓦尔、克里斯和桑尼

开始日期：2025年5月10日

时间：印度标准时间上午8点至11点（周六和周日）

时长：4-5个月

本课程专为人工智能开发者、机器学习工程师、数据科学家以及希望在智能体AI、多智能体系统和AI驱动自动化领域建立专业知识的软件工程师设计。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，你将对智能体AI框架、多智能体协作、现实世界的自动化应用以及端到端的AI部署有扎实的基础，并通过实际项目获得实践经验。

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