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MCP Server · 数据服务

Python MCP Server Examples

一个Python实现的MCP服务器,用于扩展AI助手功能,包括计算器、RDS、S3和PostgreSQL服务。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
AI扩展数据分析Python

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MCP World

选型结论

Python MCP Server Examples 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 4 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 4 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

详细介绍

MCP样品

用于扩展AI助手功能的模型上下文协议(MCP)服务器的Python实现。

概述

该项目提供了可以与Amazon Q或其他MCP兼容的AI助手一起使用的示例MCP服务器。服务器实现各种功能:

  • 计算器服务器:执行基本算术运算
  • RDS服务器:与Amazon RDS实例交互
  • S3服务器:管理Amazon S3存储桶和对象
  • PostgreSQL服务器:连接到PostgreSQL数据库并执行查询

这些服务器演示了如何使用FastMCP框架在Python中构建MCP服务器,该框架为实现模型上下文协议提供了一个高级的Python接口。

先决条件

  • Python 3.12+
  • FastMCP库
  • uv(FastMCP的推荐Python包管理器)
  • 为RDS和S3操作配置的AWS凭据(针对相应的服务器)
  • 与MCP兼容的AI助手(如Amazon Q)

安装

克隆存储库并安装依赖项:

git clone 
cd sample-building-mcp-servers-with-python

我们建议使用 紫外线 安装依赖项,因为它比pip更快、更可靠:

# Install uv if you don't have it
curl -sSf https://install.python-poetry.org | python3 -

# Install dependencies with uv
uv pip install -r requirements.txt

或者,您可以使用pip:

pip install -r requirements.txt

用法

独立运行每台服务器:

# Run the calculator server
python src/calculator_server.py

# Run the RDS server
python src/rds_server.py

# Run the S3 server
python src/s3_server.py

# Run the PostgreSQL server (requires a connection string)
python src/postgresql_server.py "postgresql://username:password@hostname:port/database"

与Amazon Q CLI集成

要将这些MCP服务器与Amazon Q CLI或其他MCP兼容客户端集成,请在您的 .amazon-q.json 文件:

{
  "mcpServers": {
    "calculator": {
      "command": "python /path/to/sample-building-mcp-servers-with-python/src/calculator_server.py",
      "args": []
    },
    "s3": {
      "command": "python /path/to/sample-building-mcp-servers-with-python/src/s3_server.py",
      "args": []
    },
    "rds": {
      "command": "python /path/to/sample-building-mcp-servers-with-python/src/rds_server.py",
      "args": []
    },
    "postgres": {
      "command": "python /path/to/sample-building-mcp-servers-with-python/src/postgresql_server.py",
      "args": ["postgresql://username:password@hostname:port/database"]
    }
  }
}

替换 /path/to/sample-building-mcp-servers-with-python/ 了解项目的实际路径。配置后,Amazon Q将能够使用这些服务器来扩展其功能。

服务器描述

计算器服务器

提供基本的算术运算,如加法、减法、乘法和除法。

RDS服务器

列出并管理指定区域中的Amazon RDS实例。

S3服务器

管理S3存储桶和对象,包括按区域列出存储桶。

PostgreSQL服务器

连接到PostgreSQL数据库并执行只读查询、列出表并提供模式信息。

理解代码

每台服务器都遵循类似的模式:

  1. 创建FastMCP实例
  2. 使用定义工具 @mcp.tool() 装饰器
  3. 使用以下命令运行服务器 mcp.run()

例如,计算器服务器看起来像这样:

from fastmcp import FastMCP
from typing import Annotated
from pydantic import Field

mcp = FastMCP("Calculator Server")

@mcp.tool()
def sum(
    a: Annotated[int, Field(description="The first number")],
    b: Annotated[int, Field(description="The second number")]
) -> int:
    """Calculate the sum of two numbers"""
    return a + b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

依赖项

  • FastMCP:模型上下文协议的Python实现
  • boto3:AWS Python SDK(适用于S3和RDS服务器)
  • asyncpg:PostgreSQL客户端库(用于PostgreSQL服务器)
  • pydantic:数据验证和设置管理

了解更多信息

要了解有关模型上下文协议和FastMCP的更多信息:

致谢

这个项目的灵感来自 使用rust构建mcp服务器的示例,它提供了使用Rust的MCP服务器的类似实现。我们感谢作者的工作和灵感。

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI扩展Python本地部署Python开发AWS服务数据库管理文件存储

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 4 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Python MCP Server Examples 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Python MCP Server Examples 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Python MCP Server Examples 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Python MCP Server Examples 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Python MCP Server Examples 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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