python开发mcp服务

### 使用Python开发MCP服务的核心步骤 #### 环境准备 为了成功运行MCP服务，开发者需要确保已安装必要的软件和依赖项。以下是所需的主要组件及其安装方法： - **Python 3.8+**: MCP服务要求使用较新版本的Python来提供更好的兼容性和性能支持[^1]。 - **pip**: 这是Python的标准包管理工具，用于安装其他所需的库。 - **mcp-sdk-python**: 官方提供的SDK，可以通过以下命令安装： ```bash pip install mcp-sdk-python ``` - **FastAPI 和 Uvicorn**: FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，而Uvicorn则是其推荐的ASGI服务器。两者可以配合使用以构建高效的API服务。安装命令如下： ```bash pip install fastapi uvicorn ``` - **Pydantic**: 数据验证和设置管理工具，能够帮助定义清晰的数据结构并自动处理输入校验。同样可通过`pip`安装： ```bash pip install pydantic ``` --- #### 核心代码实现 以下是一份基于上述技术栈的简单示例代码，展示如何使用Python开发一个基础的MCP服务。 ```python from fastapi import FastAPI, Body from pydantic import BaseModel import mcp_sdk_python as mcp app = FastAPI() class ModelContext(BaseModel): model_id: str context_data: dict @app.post("/execute/") async def execute_model(context: ModelContext = Body(...)): """ 接收来自客户端的请求，并执行相应的逻辑。 :param context: 包含模型ID和其他上下文数据的对象。 :return: 返回执行结果或错误信息。 """ try: # 调用MCP SDK中的功能 result = mcp.execute(model_id=context.model_id, data=context.context_data) return {"status": "success", "result": result} except Exception as e: return {"status": "error", "message": str(e)} if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 此代码片段展示了如何通过FastAPI接收POST请求并将接收到的数据传递给MCP SDK进行进一步处理。 --- #### 测试与调试 完成基本的服务搭建后，可借助MCP Inspector工具对其进行测试和调试。假设您已经编写了一个名为`server.py`的脚本文件作为您的MCP服务入口点，则可以通过以下方式启动调试模式： ```bash npx @modelcontextprotocol/inspector python /path/to/server.py ``` 这一步骤允许开发者实时监控服务状态以及捕获潜在异常[^3]。 另外，在客户端侧也可以模拟发送请求至该服务端口来进行交互式测试。例如，创建一个简单的Client程序并与之建立连接[^4]: ```python from mcp.client.stdio_server_parameters import StdioServerParameters from mcp.client.mcp_client import McpClient def main(): server_params = StdioServerParameters( command="python", args=["/Users/ser/server.py"], env=None ) with McpClient(server_params) as client: response = client.send({"model_id": "test_model", "data": {}}) print(response) if __name__ == "__main__": main() ``` 以上即为完整的从环境配置到实际编码再到最终部署的一整套流程说明。 ---