MCP开发极简入门指南

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一、什么是MCP？MCP（Model Context Protocol）是一种标准化的协议，用于连接AI模型（如大语言模型）与外部工具、数据源或服务。它的核心目标是解决AI应用开发中的“工具碎片化”问题——让开发者无需为不同AI平台重复开发适配器，只需遵循MCP标准，即可实现AI与各类工具的无缝对接。
类比理解：MCP就像AI领域的“USB-C接口”，MCP Server是“设备插头”（提供功能），MCP Client是“插座”（AI应用），两者通过标准协议连接，即插即用。
二、MCP的核心架构MCP采用客户端-服务器架构，包含三个关键角色：

• MCP Server（服务端）：提供具体功能的“工具提供方”。例如：读取本地文件、查询数据库、调用API等。它只需按MCP标准暴露接口，无需关心调用方是谁。
• MCP Client（客户端）：AI应用（如Claude Desktop、Cursor IDE）用来连接Server的“桥梁”，负责将用户需求转发给Server，并返回结果给AI模型。
• MCP Host（宿主）：运行Client和Server的环境，通常是你的本地电脑或服务器。
  

三、快速上手：从零搭建MCP服务以下以Python为例，演示如何创建一个简单的“计算器MCP Server”，并让AI调用它完成四则运算。
步骤1：安装MCP SDK在终端执行以下命令，安装Python版MCP SDK：
pip install mcp
步骤2：创建MCP Server（提供计算器工具）新建server_demo.py文件，写入以下代码：

1. from mcp.server.fastmcp import FastMCP
   
2. 
   
3. # 1. 创建MCP服务器
   
4. mcp = FastMCP("计算器Server")
   
5. 
   
6. # 2. 添加计算器工具
   
7. @mcp.tool()
   
8. def calculate(expression: str) -> float:
   
9.     """
   
10.     计算四则运算表达式，如 "1 + 2 * 3"
    
11.     """
    
12.     try:
    
13.         result = eval(expression)
    
14.         return float(result)
    
15.     except Exception as e:
    
16.         raise ValueError(f"计算失败：{str(e)}")
    
17. 
    
18. # 3. 启动服务（本地模式）
    
19. if __name__ == "__main__":
    
20.     mcp.run(transport='stdio')

复制代码

步骤3：创建MCP Client（调用工具）
新建client_demo.py文件，写入以下代码：

1. from mcp.client.stdio import stdio_client
   
2. from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
   
3. import asyncio
   
4. 
   
5. # 配置Server启动参数
   
6. server_params = StdioServerParameters(
   
7.     command="python",
   
8.     args=["./server_demo.py"],
   
9.     env=None
   
10. )
    
11. 
    
12. # 调用工具
    
13. async def main():
    
14.     async with stdio_client(server_params) as (read, write):
    
15.         async with ClientSession(read, write, sampling_callback=None) as session:
    
16.             await session.initialize()
    
17.             # 调用计算器工具
    
18.             result = await session.call_tool("calculate", {"expression": "188*23-34"})
    
19.             print(f"计算结果：{result}")
    
20. 
    
21. asyncio.run(main())

复制代码

运行效果：执行python client_demo.py，终端将输出计算结果：4290.0，表示成功调用Server的计算器工具。