OSI (Sainitishmitta04)

🧠 MCP AI应用程序——完整的Windows安装指南

此存储库包含多个MCP AI项目：

• dbmcp --用于数据库交互的MCP
• fastmcp-demo --MCP适用于小型实用程序（骰子滚动、温度、时间等）
• mcptest -用于基于API的任务（例如天气）的MCP

本指南将引导您完成设置 一切从零开始 在一个 Windows笔记本电脑.

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📋 先决条件

开始之前，请确保您的Windows笔记本电脑符合以下要求：

• 网络连接
• 已安装PowerShell（Windows 10+中的默认设置）
• 可选：Git（用于克隆存储库）
• VS代码

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1.️⃣ 安装Python 3.10+

1. 从官方网站下载Python 3.10+：
2. 安装过程中：

- ✅ 勾选“将Python 3.10+添加到PATH” - 选择 自定义安装→ Next → 安装

1. 验证PowerShell中的安装：

python --version
pip --version

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2.️⃣ 安装Node.js和npm

1. 从下载Node.js LTS（Windows x64）
2. 使用默认选项安装：

- ✅ 确保选中“添加到PATH”

1. 验证PowerShell中的安装：

node -v
npm -v
npx -v

🔄 更新npm如果过时

如果版本已过时：

npm install -g npm@latest
npm -v

应该显示 11.6.2 或稍后。

npm cache clean --force

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3.️⃣ 安装所需的Node.js包

安装Node.js后，安装以下基本包：

🧭 安装MCP检查器

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector@0.17.2
npx @modelcontextprotocol/inspector --version

应打印 0.17.2

安装Google Gemini命令行界面

npm install -g @google/gemini-cli
gemini --version

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4.️⃣ 安装 uv

uv 是FastMCP设置所必需的。

pip install uv
uv --version

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5.️⃣ 创建项目文件夹

mkdir C:\OSI
cd C:\OSI

您可以放置所有子项目(dbmcp, fastmcp-demo, mcptest)在这里。

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6.️⃣ 初始化并准备Python虚拟环境

对于每个子项目（重复 dbmcp, fastmcp-demo, mcptest):

cd    # e.g., cd dbmcp
uv init .
uv venv
.venv\Scripts\activate

确保虚拟环境 激活的 在安装依赖项之前。

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7.️⃣ 安装项目依赖项

uv add fastmcp==2.11.3 mcp==1.13.1
fastmcp version

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8.️⃣ 运行FastMCP开发服务器

uv run fastmcp dev main.py

• 这将在本地启动MCP开发服务器。
• 使用 MCP检查员 测试工具。

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9️⃣ 使用MCP检查员进行测试

• 打开MCP检查器。
• 集 运输=标准 → 连接→ 列出工具→ 测试工具。

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🔑 1.️⃣0️⃣ 创建 .env Gemini API密钥的文件

1. 创建 .env 在项目文件夹中：

GEMINI_API_KEY=YOUR_GOOGLE_AI_API_KEY

1. 在PowerShell中加载环境变量：

Get-Content .env | ForEach-Object { 
    $pair = $_ -split '='; 
    [System.Environment]::SetEnvironmentVariable($pair[0], $pair[1], "Process") 
}

从获取您的Google AI API密钥 https://aistudio.google.com

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1.️⃣1.️⃣ 为Gemini安装MCP JSON服务器

对于每个子项目：

fastmcp install mcp-json main.py --project "C:\OSI\"

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1.️⃣2.️⃣ 将MCP服务器添加到Gemini CLI

gemini mcp add  uv -- run --project "C:\OSI\" --with fastmcp fastmcp run main.py

• 替换 `` 有意义的东西：

- dbmcp→ db-server - fastmcp演示→ demo-server - mcptest→ weather-server

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1.️⃣3.️⃣ 验证MCP服务器

gemini mcp list

• 确认所有MCP服务器都已注册。

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🧠 1.️⃣4.️⃣ 启动服务器

选项1：使用两个窗口（建议用于测试）

在窗口1中： 启动MCP服务器：

cd C:\OSI\
python main.py

在窗口2中： 启动Gemini CLI（作为MCP客户端）：

cd C:\OSI\
gemini --prompt-interactive "Hello"

选项2：使用FastMCP开发服务器

uv run fastmcp dev main.py

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1.️⃣5.️⃣ 交互式测试Gemini CLI

gemini --prompt-interactive "Hello"

• 应与MCP服务器交互，并使用注册的工具进行响应。

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✅ 1.️⃣6.️⃣ 验证完成设置

您现在应该已经：

1. Python 3.10+ 安装和工作
2. Node.js和npm 已安装并正常工作（已更新到最新版本）
3. MCP检查器和Gemini CLI 通过npm安装
4. 紫外线 安装
5. FastMCP+MCP库 安装
6. 虚拟环境 为每个子项目设置
7. MCP检查员 连接和列表工具
8. Gemini CLI 连接到MCP服务器
9. 能够通过Gemini CLI交互式运行所有工具
10. 多种服务器启动选项 可用的

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⚡ 可选：有用命令

• 激活虚拟环境（PowerShell）：

.venv\Scripts\activate

• 运行FastMCP开发服务器：

uv run fastmcp dev main.py

• 安装MCP JSON服务器：

fastmcp install mcp-json main.py --project "C:\OSI\"

• 列出MCP服务器：

gemini mcp list

• 交互式测试工具：

gemini --prompt-interactive "Hello"

• 清理npm缓存：

npm cache clean --force

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此设置适用于 所有子项目 (dbmcp, fastmcp-demo, mcptest)并确保您的Windows笔记本电脑可以完全运行MCP AI项目。