python MCP 自定义开发 20个 server 功能列表 用中文回答
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python开发MCP Server及调试[可运行源码]
本文详细介绍了如何使用Python开发基于fastmcp的weather mcp server,并利用MCP Inspector工具进行调试。内容涵盖了天气预报接口的定义、uv工具链的使用、开发环境准备、示例代码展示以及MCP Inspector的两种运行方式(npx和mcp dev)。此外,还介绍了MCP Inspector的通信机制(STDIO和SSE)以及如何通过浏览器进行接口测试和调试。文章提供了丰富的代码示例和操作步骤,适合开发者快速上手MCP服务器的开发和调试。
Python构建MCP服务[源码]
本文详细介绍了如何使用Python从零开始构建MCP(Model Context Protocol)服务器和客户端。MCP服务器旨在为AI模型提供标准化接口,连接外部数据源和工具,如文件系统、数据库或API。文章首先解释了MCP的优势,包括统一不同大模型厂商的Function Call格式和工具封装。接着,详细介绍了MCP支持的两种传输协议:Stdio(本地使用)和SSE(云服务部署)。文章还提供了项目结构、环境配置、工具函数构建、MCP服务器封装(基于Stdio和SSE协议)以及客户端配置的完整步骤。最后,提供了完整的代码示例和参考资料的链接,帮助读者快速上手和实践。
MCP协议实战:用Python 5分钟搭建你的第一个MCP Server(附完整代码)
mcp服务端、客户端demo
学习Bright Data MCP Server:Python实时网页数据抓取方法8
学习Bright Data MCP Server:Python实时网页数据抓取方法8
基于官方FastMCP框架搭建的MCP实现SSE请求实例Python实例
基于官方FastMCP框架搭建的MCP实现SSE请求实例Python实例,包含2个官方tool案例,1个调用api工具以及一个爬网站工具 启动:uvicorn walkerAPI-mcp-server:app --host 0.0.0.0 --port 8000 如果缺包自己pip install 安装即可
基于python实现mcp client和server端,client利用langgraph实现,server基于sse以及streamable-http通信方式.zip
### 步骤 1. 确定client MultiServerMCPClient需要连接的mcp server(单个或者多个) 2. 然后执行server文件,产生url,再执行client.py文件,连接server获取工具。当前client.py链接server_sse.py,则需要先运行server_sse.py文件 ### 使用方法 #### 服务端: 1.mcp实例化 ```commandline mcp = FastMCP("Weather") # "Weather"可修改 ``` 2.利用@mcp.tool装饰函数,可以将函数注册为mcp工具,函数需要添加注释(函数解释,Args以及返回值) ```commandline # 利用mcp.tool装饰器在当前server中可以注册多个工具 # 函数必须添加说明、参数说明(如果有参数)以及返回值,便于智能体调用和命中 @mcp.tool() async def func1(): ... @mcp.tool() async def func2(): ... ``` 可以参考server_sse.py代码 ```commandline @mcp.tool() async def get_weather(location: str) -> str: """ 获取指定地点的天气信息。 Args: location (str): 要查询天气的地点名称。 Returns: str: 返回的天气信息字符串。 """ return "It's always sunny in New York" ``` 3.服务配置 基于SSE方式: ```commandline # 服务器配置,设置端口名
【人工智能开发环境】基于Anaconda的Python多环境管理:大模型技术项目中的包依赖隔离与Jupyter集成方案设计
内容概要:本文详细介绍了Anaconda这一面向数据科学与机器学习领域的综合性Python发行版,涵盖其核心功能、优势、安装配置流程及常用工具的使用方法。Anaconda集成了Python、Conda包与环境管理器、大量科学计算库(如NumPy、Pandas等)以及Jupyter Notebook和Spyder等开发工具,极大简化了开发环境的搭建过程。文章逐步讲解了Anaconda的下载、安装、环境变量配置、国内镜像源设置,并介绍了Conda的基本命令,包括环境创建、激活、软件包安装与管理等。此外,还演示了如何在命令行启动Jupyter、在PyCharm中集成Jupyter Notebook,以及常用快捷键的使用,帮助用户高效开展数据科学项目。; 适合人群:数据科学、机器学习初学者及希望快速搭建Python开发环境的科研人员与开发者;具备基础Python编程能力的学生或从业人员;需要管理多版本Python及依赖环境的技术人员。; 使用场景及目标:①快速部署数据科学开发环境,避免复杂的依赖配置;②利用Conda创建隔离的Python环境,解决项目间的版本冲突问题;③通过Jupyter进行交互式编程、数据探索与可视化展示;④在PyCharm等IDE中集成Jupyter,提升开发效率;⑤配置国内镜像源加速包下载,优化使用体验。; 阅读建议:建议读者按照文档步骤动手实践安装与配置过程,重点掌握Conda环境与包管理命令,并熟练运用Jupyter Notebook的常用操作与快捷键,以充分发挥Anaconda在实际项目中的效能。
改进差分进化算法及其求解柔性作业车间调度问题(Python代码实现)
内容概要:本文围绕改进差分进化算法及其在柔性作业车间调度问题中的应用展开,结合Python代码实现,系统阐述了算法的优化机制与求解流程。文章首先介绍差分进化算法的基本原理,进而针对柔性作业车间调度问题的复杂性,提出相应的改进策略,有效提升了算法在求解高维、多约束调度问题时的收敛速度与解的质量。通过仿真实验验证了改进算法在优化调度方案方面的有效性与鲁棒性,充分展示了其在智能制造与生产调度领域的实际应用价值。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉智能优化算法,从事生产调度、智能制造、工业工程等相关领域研究的研发人员与高校师生。; 使用场景及目标:①学习并掌握改进差分进化算法的设计思路、关键算子优化方法及其实现细节;②将其应用于柔性作业车间调度、多工序排产、生产计划优化等实际工程问题中,提升调度效率与资源利用率;③为相关科研课题提供算法模型支持与代码实现参考,推动智能优化技术的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作,逐步调试并理解算法每一步的实现逻辑,重点关注变异、交叉、选择等核心操作的改进策略,同时可尝试将其迁移至其他调度场景以加深理解与应用能力。
自定义MCP Server连接MySQL[可运行源码]
本文详细介绍了如何开发一个自定义的MCP Server,用于在cursor中连接本地MySQL数据库并进行统计分析。文章首先回顾了之前通过MCP Server实现天气查询的经验,然后逐步展示了如何准备数据、开发MCP Server程序、调试以及配置到cursor中的全过程。通过具体的代码示例和步骤说明,读者可以了解到如何使用Python和pymysql库开发MCP Server,以及如何在cursor中调用自定义的MCP工具进行数据库查询。文章最后总结了MCP Server的开发优势,强调了MCP在连接LLM工具中的重要作用。
自定义 mcp server, codebuddy ,claude 使用
自定义 mcp server, codebuddy ,claude 使用
MCP全解析:借助第三方MCP Server开发Agent.pdf
MCP全解析:借助第三方MCP Server开发Agent.pdf
MCP Server安装指南[源码]
本文详细介绍了MCP Server的安装步骤和主流技术栈方案,包括Python、Node.js和Go语言的安装方法,以及第三方服务集成方案。内容涵盖了环境准备、安装方式选择、配置到不同客户端工具的步骤,并提供了常见问题的解决方案和进阶优化建议。此外,还推荐了生态工具和开发者社区资源,帮助用户在30分钟内完成基础部署并根据需求扩展定制化服务。
MCP天气查询服务开发[项目代码]
本文详细介绍了如何通过MCP(Model Context Protocol)开发一个天气查询服务。MCP是由Anthropic公司推出的开放协议,用于标准化应用程序如何向LLM提供上下文。文章从MCP的基本概念、架构、传输机制入手,逐步引导读者使用Python开发一个集成高德天气API的MCP Server。开发过程包括创建Python项目、安装依赖、编写核心代码(包括资源、工具和提示功能),并通过三种方式测试MCP Server:编写Client端代码、使用mcp-cli自带页面以及集成到Claude桌面版。文章还强调了MCP的安全性,并提供了相关参考文档。
MCP Server 天气查询实现[源码]
本文详细介绍了如何使用 MCP Server 实现一个天气查询功能。首先,通过安装 uv(一个由 Rust 编写的超快速 Python 包管理器和环境管理工具)来配置开发环境。接着,创建并激活虚拟环境,安装必要的依赖包。然后,实现 MCP Server 的核心功能,包括获取城市 ID 和查询天气信息,并通过 MCP 工具封装这些功能。文章还提供了测试 MCP Server 的方法,并展示了如何将 MCP Server 修改为 SSE 服务,以便与 Cherry Studio 集成。最后,介绍了如何配置 Cherry Studio 并测试对话效果。整个过程涵盖了环境配置、代码实现、测试和部署等多个环节,为开发者提供了一个完整的天气查询解决方案。
LangChain多MCP调用实现[项目代码]
本文详细介绍了如何利用LangChain和DeepSeek实现多个MCP(Model Context Protocol)服务的调用。首先,文章回顾了之前关于自定义MCP Server的开发,并在此基础上进一步深化,展示了如何创建两个不同的MCP Server:一个用于算术计算,另一个用于天气预报。接着,文章详细说明了如何通过LangGraph的预定义代理模板和DeepSeek大模型来实现MCP Client的调用流程,并提供了完整的Python代码示例。此外,文章还解释了MCP的基本概念和架构,包括MCP Host、MCP Client和MCP Server的作用,以及如何通过标准化接口实现AI应用与外部数据源的统一交互。最后,文章提供了运行测试的步骤和在线体验平台的链接,帮助读者更好地理解和实践这一技术。
MCP-Server开发指南[可运行源码]
本文详细介绍了如何开发一个基于MCP(Model Context Protocol)的天气查询服务。MCP是一种连接大模型与外部资源工具的标准化接口服务,允许大模型通过统一接口访问外部资源,如数据库或API。文章从MCP的核心概念入手,解释了其三种主要功能:resource(读取数据)、tools(调用工具函数)和prompts(提供提示词模板)。随后,作者逐步指导读者使用Python开发一个天气查询MCP服务,包括环境设置、辅助函数编写、工具开发(如获取当前天气和5天天气预报)以及提示词模板的集成。最后,文章还介绍了如何使用cursor工具进行本地测试和调试。通过本文,读者可以掌握MCP服务的基本开发流程,并将其应用于实际场景中。
5分钟开发MCP服务[项目代码]
本文详细介绍了如何基于Python技术栈快速开发一个MCP(Model Context Protocol)服务器。主要内容包括:环境准备(Python≥3.10和MCP SDK安装)、核心开发步骤(使用@mcp.tool()装饰器定义工具函数,@mcp.resource()暴露资源,@mcp.prompt()定义交互模板)、传输协议配置(stdio本地通信或SSE远程通信)、客户端配置与测试方法,以及高级实践(安全性控制、API集成和动态扩展)。文章还提供了常见问题解决方案,帮助开发者快速构建功能完整的MCP Server并实现高效集成。
搭建MCP服务指南[可运行源码]
本文详细介绍了如何搭建自己的MCP(Model Context Protocol)服务,包括环境准备、MCP Server和Client的开发步骤。首先,通过uv工具管理Python工程,初始化项目并安装依赖。接着,使用Python SDK开发MCP Server,分为FastMCP和Low-Level两种方式,并演示了如何定义和调试一个查询天气的Tool。此外,还介绍了如何使用Cherry Studio作为MCP Host工具加载本地MCP Server。最后,展示了如何通过Python编写自定义MCP Client,实现与Server的交互。文章还提供了大模型学习资料和实战案例,帮助读者快速入门大模型开发。
MCP开发实战:如何使用MCP真正加速UE项目开发.pdf
MCP开发实战:如何使用MCP真正加速UE项目开发.pdf
Trae配置MySQL MCP教程[项目代码]
本文详细介绍了在Trae或Cursor中配置MySQL MCP的步骤,适用于Windows系统。首先需要确保本地已安装Python环境,然后通过GitHub源或pip安装mysql-mcp-server。接着在Trae中进行MCP配置,包括设置MySQL的主机地址、端口号、用户名、密码和数据库名称。配置完成后即可开始测试使用。文章提供了具体的配置项示例,帮助用户快速完成设置并投入使用。
最新推荐
![Python开发MCP Server及调试[可运行源码]](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)



