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1. 我理解的 MCP

• 官方的套词就不说了，到处都是，这里说说个人的理解，仅供参考
• 目前 AI 的能力在一点一点的进步，但是 AI 的世界和真实的世界还是隔着十万八千里，AI 知道时间是什么，但是不知道现在几点；AI 的知识库停留到它训练的那一刻，它不知道最新的工具文档和代码包；AI 知道怎么开车，但是它看不到路，摸不到方向盘，踩不了刹车。
• 大家发现没有，这里面 AI 缺了什么能力？对，缺乏和真实世界产生联系的能力。而 MCP 就是用来做这个的，让 AI 可以跟真实世界发生联系，来回互动。这个我个人觉得就是 MCP 最大的意义。
• 有了 MCP，当你问 AI 现在几点，它就不会再乱编了，会去调用时间 MCP，获取真实的时间；有了 MCP，当你问 AI 一个最新出炉的技术文档，它也不会再乱编了，会去调用网络查询 MCP，获得最新的内容，整理后发给你；有了 MCP，它就可以开车，只要你把看路的能力，转动方向盘的能力，刹车的能力给它，它就能开，能转弯，能刹车。

2. 写一个自己的MCP然后发布到 PyPi 上，包括加法工具和获取当前 ip 工具

官方 Python SDK 地址

2.1 先碎碎念一下 uv

• 官方的 Python SDK 使用的是 Python 一个新的包管理工具，uv，已经写了一篇前置文章把 uv 的简单使用刷了一下，快速用 uv 模拟发布一个 Python 依赖包到 TestPyPI 上，以及常用命令
• 为什么要模拟发布呢，因为 MCP 这东西太新了，要求的 Python 版本是3.10起步，而我本地是3.9，不想不敢升级，印象中之前升级遇到坑，有一些老 Python 项目无法兼容3.10，似乎3.10删了一些东西，无法理解，不向下兼容，坑死了。
• 拉回来，其实一开始是陷入了牛角尖，一直在琢磨如何测试 MCP 的效果，也是因为第一次接触 MCP，对这个东西的运行机制不了解，虽然它一出来的时候就关注到了，但是网上的 MCP 例子，都是什么操控数据库啦，操控 git 啦，操控聊天工具啦，其实都没有什么本质上的提效（针对程序员来说），就一直没有试用。
• 这一次正正经经的试用，起因其实是 Augment，太好用了，但也太慢了，不可能一直盯着它看进度，就想着做一个通知类的 MCP，让 Augment 在运行结束后通知一下我，这样可以把正在摸鱼的我拉回电脑前。
• 接下来我们来尝试开发一个简单的 MCP，就叫 mcp-scoful-demo，功能包括加法、获取当前本地 ip 地址

2.2 初始化项目（全程在 cmd 下运行命令）

uv init --lib mcp-scoful-demo # 初始化
cd mcp-scoful-demo # 进入初始化的目录

2.3 添加 mcp 依赖

uv add "mcp[cli]"

2.4 添加 server.py，先把加法功能添加上

• 在mcp-scoful-demo目录下，找到src/mcp-scoful-demo,添加server.py，内容如下：

cd src
cd mcp-scoful-demo
code server.py #假设你本地已经安装了 vs code

• 把下面的代码复制进 server.py

# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP# Create an MCP server
mcp = FastMCP("mcp-scoful-demo")# 不是老说 AI 不会计算吗？那我们直接给 Ai 安排上加法功能，让 AI 再也不会算错了 hh
# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:"""Add two numbers"""return a + b

2.5 运行并测试加法功能

uv run mcp dev server.py

• 上面这个命令运行成功后，会自动出这样的链接
  
• 按住 Ctrl 键，点击 http://127.0.0.1:6274，会跳转浏览器，打开这样一个界面，这个是官方出的基于 Node 的一个测试工具，可以测试本地开发的或者已经发布出去了的 MCP，使用上面的命令是直接指定要运行我们开发的 MCP，如果单纯只是想运行起来这个inspector工具，可以使用命令：npx @modelcontextprotocol/inspector
  
• 啥都不用管，Command和Arguments已经自动配好了，直接点Connect，出现下面这样Connected，就表示连上了我们开发的 mcp 了，如果报错了，Connected 下面会出红色的日志，但其实没卵用，有个坑是，在 server.py 里使用 print 打印，这里是不显示的，必须引入 logging，然后使用 logging.error()，内容才会在这里显示。另外 MCP 开发目前我还没找到断点 debug 的方式，如果知道的大佬，麻烦评论一下。
  
• 接下来获取一下我们开发的加法功能
  
  
• 测试一下加法功能
  
• 当当当，一个简单的 MCP 就这样做好了，是不是好简单？！

2.6 再添加获取当前本地 ip 功能并测试

• 在代码最后加上

# 获取当前本地 ip 地址
import httpx
@mcp.tool()
async def fetch_current_ip() -> str:"""fetch current ip"""async with httpx.AsyncClient() as client:response = await client.get(f"https://ipinfo.io/ip")return response.text

• 在 inspector 里重启一下 MCP，因为修改代码了
  
• 按照之前的步骤，List tools，选择新的 Tool，再 Run Tool
  
• done，又搞定一个 tool

3. 打包发布到 test PyPi

• 修改 __init__.py

  • 清空原来的内容
  • 修改内容如下：

    from .server import servedef main():# Call serve functionserve()if __name__ == "__main__":main()
    

• 修改 pyproject.toml

  • 在最后追加内容

    [[tool.uv.index]]
    name = "testpypi"
    url = "https://test.pypi.org/simple/"
    publish-url = "https://test.pypi.org/legacy/"
    explicit = true[project.scripts]
    mcp-scoful-demo = "mcp_scoful_demo:main"
    

• 发布到 test PyPi，按照下面的命令依次运行，具体详细说明请看《快速用 uv 模拟发布一个 Python 依赖包到 TestPyPI 上，以及常用命令》

  • uv sync
  • uv lock
  • uv build
  • uv publish --index testpypi # 这个就是发布命令，如果是发生产，不用–index
  • 结果如下：
    

4. 测试已发布的包

• 等待5-10分钟，需要同步一下
• 使用命令：npx @modelcontextprotocol/inspector，打开 inspector
  
• 一样点击跳浏览器，然后在Command里输入：uvx --default-index https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ mcp-scoful-demo，（PS：这里可以指定版本号，mcp-scoful-demo==0.1.1，另外如果是发布到生产环境，格式是：uvx mcp-scoful-demo），确保Arguments里没内容，然后切换 Tools 标签，点击 List Tools，随便选一个工具，Run Tool
  

5. MCP 的一些资源

• 官方的开源组织 Model Context Protocol
• 官方文档
• 几个社区 MCP 库（老实说，都没啥意思，对程序员写码有用的没几个）
  • https://mcp.so/
  • https://cursor.directory/
  • https://www.pulsemcp.com/
  • https://glama.ai/mcp/servers

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