Python Tutorial

MCP Python教程

](https://smithery.ai/server/@jhj0517/mcp-python-tutorial) Python中MCP的教程应用程序，带有简单的本地DB和模拟数据

安装与运行

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装Claude Desktop的Python MCP教程服务器 史密瑟里:

npx -y @smithery/cli install @jhj0517/mcp-python-tutorial --client claude

手动安装

1. 克隆此存储库
2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 以开发模式运行MCP服务器：

mcp dev localdb_app.py

1. MCP服务器的默认端口为 5173.访问 http://localhost:5173.

MCP功能

本教程应用程序演示了MCP的核心概念。

您可以在中检查每个角色的注释 教程.app/mcpserver.py:

@mcp.resource

基本上，这个注释是关于代理“获取”资源的，就像 GET 在RESTAPI中。

• users://all -获取所有用户
• users://{user_id}/profile -获取用户的个人资料
• posts://all -获取所有帖子
• posts://{post_id} -通过ID获取帖子

@mcp.tool

这是关于代理“生成”新资源的，就像 POST 在RESTAPI中。

• create_user -创建新用户
• create_post -创建新帖子
• search_posts -按标题或内容搜索帖子

@mcp.prompt

这只是一个可重用的模板，可以方便地与LLM交互。

• user_profile_analysis -生成用户个人资料分析
• post_feedback -帖子反馈互动提示

\[！注意\] 如需更多注释，请阅读：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov文件#核心概念

连接到客户端

设置完MCP服务器后，您需要一个LLM客户端，它将使用您的MCP服务器来构建您的代理。 以下指南将帮助您连接 克劳德桌面 作为你的客户。

1. Claude Desktop使用 uv 安装MCP服务器依赖项。首先，安装 uv:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

1. 使用安装MCP服务器依赖项 uv:

# Create virtual environment and activate it
uv venv
.venv\Scripts\activate

uv pip install -r requirements.txt

1. 从以下网址下载Claude Desktop：

• https://claude.ai/download

1. 查找或创建 claude_desktop_config.json 文件。位置因操作系统而异：

• 窗户：

C:\Users\%USER%\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json

• MacOS/Linux：

~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

1. 添加 mcpServers 归因于你 claude_desktop_config.json:

{
    "mcpServers": {
        "local_db": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather",
                "run",
                "localdb_app.py"
            ]
        }
    }
}

注意：您可以部署多个MCP服务器，每个服务器都有自己的专门关注点和专业知识。

这种关注点分离比在单个MCP服务器中实现所有内容要好。

1. 重新启动克劳德桌面。