使用Python实现MCP服务全指南

使用Python实现MCP服务全指南

环境准备与依赖介绍

实现Python MCP服务需要以下环境准备和依赖：

1. Python 3.8+：MCP服务需要较新的Python版本支持
2. pip：Python包管理工具
3. mcp-sdk-python：官方MCP Python SDK

   pip install mcp-sdk-python
   

4. FastAPI：用于构建API服务

   pip install fastapi uvicorn
   

5. Pydantic：数据验证和设置管理

   pip install pydantic
   

核心代码实现

以下是一个基本的MCP服务实现代码片段：

#!/usr/bin/env python3
from fastapi import FastAPI
from mcp_sdk import Server, StdioServerTransport
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional

app = FastAPI()

class ToolInput(BaseModel):
    name: str
    description: str
    input_schema: dict

class MCPConfig(BaseModel):
    name: str
    version: str
    tools: List[ToolInput]

@app.post("/register")
async def register_mcp(config: MCPConfig):
    server = Server(
        {
            "name": config.name,
            "version": config.version
        },
        {
            "capabilities": {
                "tools": {}
            }
        }
    )
    
    # 注册工具
    for tool in config.tools:
        server.register_tool(
            tool.name,
            tool.description,
            tool.input_schema
        )
    
    # 启动服务
    transport = StdioServerTransport()
    await server.connect(transport)
    return {"status": "success"}

VSCode配置

在VSCode中配置MCP服务需要修改settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "python-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/your/mcp_server.py"],
      "env": {
        "MCP_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Dify配置

在Dify平台配置MCP服务：

1. 进入Integrations页面
2. 选择Add MCP Server
3. 填写服务名称和Python脚本路径
4. 设置环境变量
5. 保存并测试连接

总结

本文介绍了使用Python实现MCP服务的完整流程，从环境准备到代码实现，再到在不同平台的配置方法。通过MCP协议，开发者可以轻松扩展AI能力，构建更强大的智能应用。