Learning MCP Servers

MCP服务器+LLM工具桥

此repo/项目包含 2个阶段:

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第一阶段：基本MCP服务器

我们使用以下代码构建了一个非常简单的MCP风格的服务器 快速API. 此服务器公开了3个工具：

• get_weather（城市）
• summarize_text（文本）
• convert_currency（金额，从货币到货币）

我们使用Postman/corl/python请求测试这些工具。

服务器公开一个端点：

POST /call_tool

我们经过的地方：

{
  "tool": "get_weather",
  "params": { "city": "Delhi" }
}

服务器接收请求→ 调用正确的函数→ 返回响应。

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第二阶段：LLM工具桥

然后，我们创建了另一个python脚本，用于连接 LLM到MCP服务器.

流量：

• 用户问一个普通的英语问题
• LLM决定应使用哪种工具
• 我们从python调用MCP服务器端点
• 并将最终答案返回给用户

这就是LLM代理+MCP风格集成的工作原理。

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结果

我们学会了如何：

• 通过服务器公开简单的工具
• 通过邮递员进行测试
• 让LLM像代理一样调用这些工具

这是AI代理+MCP风格架构的基本概念。

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使用的技术

• python
• 快速API
• 开放人工智能
• 请求：
• 邮递员

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运行服务器

uvicorn main:app --reload

运行LLM客户端

python llm_client.py

这为以后构建更复杂的MCP工具网络奠定了良好的基础。

MCP服务器项目-第1阶段和第2阶段自述

概述

该项目演示如何构建一个简单的本地MCP服务器，该服务器公开基本功能，然后通过将其连接到外部API来扩展它。它分为两个阶段，以帮助您逐步理解。

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第一阶段（本地基本MCP服务器）

第一阶段会发生什么？

• 您可以使用以下命令创建基本的MCP服务器 mcp python包。
• 您公开了2个返回静态JSON响应的简单端点。
• 这些端点的行为如下 迷你工具.
• 有 无外部API 参与第一阶段。

第一阶段的目标：了解MCP服务器的工作原理、工具的暴露方式以及MCP协议的响应方式。

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第2阶段（连接外部API-Joke API）

第二阶段会发生什么？

• 您扩展了相同的MCP服务器逻辑。
• 您调用第三方公共Joke API。
• MCP服务器返回真实的API响应，而不是静态JSON。

第二阶段的目标：学习如何使用调用外部API fetch （python请求）并通过MCP发送动态结果。

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使用的技术

• python
• mcp python库
• FastAPI（可选）用于通过POSTMAN进行检查

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如何使用Postman进行测试

• 您可以使用以下命令运行python服务器： python server.py

• 服务器公开一个HTTP端点（FastAPI）进行测试

• 您可以在Postman上进行POST请求：

  {
    "tool": "getJoke"
  }

• 您从MCP服务器收到JSON响应

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总结

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该项目显示了MCP基础知识的明显演变→ 到实际用例集成。

下一阶段想法：集成DB、RabbitMQ、Redis、计费、分析