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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

Weather AI Agent MCP

MCP Server

一个基础的模型上下文协议(MCP)服务器实现,展示包括工具和资源在内的核心功能,适用于AI开发者、机器学习工程师和数据科学家。

工具数

2

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI开发AI代理PythonClaude自动化ClaudeVS Code

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Pramjeetk

提供方

Pramjeetk

最后核验

2026/5/17 20:23

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uv run mcp dev main.py

详细介绍

MCP服务器基础示例

这是一个模型上下文协议(MCP)服务器实现的基本示例,展示了包括工具和资源在内的核心功能。

设置步骤

  1. 初始化项目(进入任意本地文件夹并启动 PowerShell 或 cmd):
uv init mcp-server-basic
cd mcp-server-basic
  1. # 创建虚拟环境并激活它
  uv venv
  .venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
uv add "mcp[cli]"

或者

uv add -r requirements.txt

特点/功能

服务器实现了以下功能:

工具

  • add(a: int, b: int)加两个数
  • subtract(a: int, b: int)从第一个数中减去第二个数

资源

  • greeting://{name}返回一条个性化的问候语

运行服务器

要使用 MCP Inspector 运行服务器进行开发:

uv run mcp dev main.py

要使服务器正常运行:

uv run mcp run

在Claude桌面应用程序中安装服务器:

uv run mcp install main.py

在VS Code中连接MCP

  • 在 VS Code 中打开文件夹/mcp-server-basic
  • 打开终端并运行以下命令:
uv run main.py
  • 按 Ctrl+Shift+I 在 Visual Studio Code 中启动聊天
  • 使用GitHub登录并进行设置
  • 按照以下步骤操作(两种方法为VS Code用户设置添加MCP配置):

项目结构

  • main.py主要服务器实现及其工具和资源
  • pyproject.toml项目配置和依赖项

本课程专为人工智能开发者、机器学习工程师、数据科学家和软件工程师设计,旨在帮助他们掌握智能体AI、多智能体系统以及AI驱动的自动化方面的专业知识。无论你是AI智能体的新手,还是在自然语言处理(NLP)和生成式AI(GenAI)方面有经验,本课程都将为你提供开发、部署和大规模管理AI智能体所需的知识和实践技能。课程结束时,你将对智能体AI框架、多智能体协作、现实世界的自动化以及端到端的AI部署有扎实的理解,并通过实际项目积累实践经验。

目录标签

目录标签

AI开发AI代理PythonClaude自动化本地部署模型上下文协议多代理系统

支持客户端

ClaudeVS Code

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

2

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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