创建MCP工具

### 开发或搭建一个MCP工具的步骤和关键点 为了开发或搭建一个**Model Context Protocol (MCP)** 工具，需要按照标准协议规范进行实现，并结合适当的开发工具与技术栈。以下是一个详细的指南： --- #### 1. 理解MCP架构 MCP是一种客户端-服务器（CS）结构的协议，其中： - **MCP Host** 是通过MCP获取数据的应用程序，例如IDE、AI工具等。 - **MCP Server** 是暴露特定能力的服务端轻应用。 - **Local Data Resources** 指的是MCP Server可以安全访问的本地资源，如文件、数据库等。 - **Remote Service** 是指MCP Server可以通过网络连接的外部系统，比如API服务。 这种架构支持一个MCP Host同时连接多个MCP Servers，从而实现灵活的数据交互和功能扩展[^1]。 --- #### 2. 环境准备 要开始开发MCP Server，首先需要准备好开发环境： - 安装Python版本≥3.10（推荐使用3.10+） - 使用虚拟环境管理依赖包： ```bash python -m venv mcp-env source mcp-env/bin/activate # Linux/Mac ``` - 安装MCP库： ```bash pip install mcp ``` - 验证安装是否成功： ```bash mcp version ``` 如果输出版本号（如1.5.0），则表示安装成功[^2]。 --- #### 3. 选择开发工具 在开发过程中，可以选择适合的集成开发环境（IDE）来提升效率。例如，Cursor IDE 提供了内置的MCP工具链，极大简化了服务的开发和调试流程。它支持从代码编写、编译构建到服务部署的一站式体验，并且在处理API调用、错误处理等场景时，提供了智能提示和代码补全功能，显著提升了开发效率[^3]。 --- #### 4. 编写MCP Server代码 根据官方文档和实践案例，以下是基于Python的MCP Server开发步骤的关键要点： ##### 示例：简单的MCP Server实现 ```python from mcp import MCPClient, MCPServer # 创建MCP Server实例 server = MCPServer(host='localhost', port=8080) # 定义一个处理请求的方法 def handle_request(data): # 处理接收到的数据 response = {"status": "success", "data": data} return response # 注册处理函数 server.register_handler("example_method", handle_request) # 启动MCP Server server.start() ``` 此示例展示了如何创建一个基本的MCP Server并注册一个处理请求的方法。实际开发中可以根据需求扩展更多功能和服务接口[^2]。 --- #### 5. 配置与运行MCP Server 在完成代码编写后，需要配置MCP Server的相关参数，并确保其能够正确运行。对于Node.js项目，可以在`package.json`中添加如下脚本： ```json "scripts": { "start": "node --experimental-specifier-resolution=node ./build/index.js" } ``` 然后执行命令启动服务： ```bash npm start ``` 此外，在配置文件中定义MCP Server的信息也很重要，例如： ```json { "mcp-demo": { "command": "node", "args": ["--experimental-specifier-resolution=node", "./build/index.js"] } } ``` 这有助于快速启动和管理MCP服务[^4]。 --- #### 6. 测试与调试 在开发完成后，建议进行全面测试以确保MCP Server的功能正常。可以使用各种测试工具和框架来验证服务的行为是否符合预期。同时，利用IDE提供的调试功能可以帮助更快定位问题并优化性能。 --- #### 7. 部署与维护 最后一步是将MCP Server部署到生产环境中。需要注意以下几点： - 确保服务器的安全性和稳定性。 - 监控服务的运行状态，及时处理异常情况。 - 定期更新和维护代码，保持服务的最新特性和支持。 --- ###