MCP AI

MCP服务器创建和MCP客户端连接（代理Claude、游标或自定义服务器调用和与本地LLM集成）。

本项目演示了如何使用FastMCP创建和连接MCP（模型上下文协议）天气服务器。

📖 想了解更多关于MCP的信息吗？ 看看我们的 MCP综合指南 了解详细的解释、概念和最佳实践。

先决条件

• Python 3.13+
• uv 已安装包管理器

安装说明

1.初始化项目

使用初始化新项目 uv:

uv init

2.创建虚拟环境

为项目创建虚拟环境：

uv venv

3.激活虚拟环境

激活虚拟环境：

窗户：

.venv\Scripts\activate

Linux/Mac：

source .venv/bin/activate

4.安装MCP CLI

添加MCP CLI包以启用快速MCP CLI命令：

uv add "mcp[cli]"

运行MCP服务器

发展模式

要在开发模式下运行MCP服务器：

uv run mcp dev server/weather.py

预期产量：

Starting MCP inspector...

⚙️ Proxy server listening on localhost:6277

连接到克劳德桌面

将服务器安装到Claude

将天气服务器添加到Claude Desktop：

uv run mcp install server/weather.py

预期产量：

Added server 'weather' to Claude config 

Successfully installed weather in Claude app

安装后，您可以向Claude提出以下问题：

• “加利福尼亚州的天气警报是什么？”
• MCP服务器将被自动调用并显示结果。

游标或其他客户端的手动配置

对于Cursor或其他客户端，您需要使用Claude Desktop配置文件格式手动配置服务器。

从以下位置获取服务器配置： claude_desktop_config 文件

配置示例：

"weather": {
  "command": "C:\\Users\\gaura\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python313\\Scripts\\uv.EXE",
  "args": [
    "run",
    "--with",
    "mcp[cli]",
    "mcp",
    "run",
    "C:\\Users\\gaura\\OneDrive\\Desktop\\AI projects\\mcp_project\\server\\weather.py"
  ]
}

注： 更新配置中的路径以匹配您的系统路径。

游标中的用法：

• 首选 主控程序 → mcp配置文件json
• 添加上面的配置

将MCP与本地LLM一起使用（MCP使用）

mcp-use 允许您直接连接到MCP服务器，而无需AI代理进行编程工具访问。这对于自定义服务器调用和与本地LLM的集成非常有用。

安装

安装 mcp-use 包裹：

uv add mcp-use

配置

创建一个名为的文件 weather.json 并添加以下配置以将本地LLM连接到MCP服务器：

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "C:\\Users\\gaura\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python313\\Scripts\\uv.EXE",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "C:\\Users\\gaura\\OneDrive\\Desktop\\AI projects\\mcp_project\\server\\weather.py"
      ]
    }
  }
}

注： 更新配置中的路径以匹配您的系统路径。

参考文献

• FastMCP: https://github.com/jlowin/fastmcp

- 创建MCP服务器并将其连接到不同的客户端，如Claude、Cursor等。

• mcp使用: https://github.com/mcp-use/mcp-use

- 直接连接到MCP服务器，无需AI代理即可进行编程工具访问（自定义服务器调用和使用）