mcp服务器模板python
一个非常简单的Python模板，用于使用Streamable HTTP传输构建MCP服务器。
概述
此模板为创建可以与AI助手和其他MCP客户端通信的MCP服务器提供了基础。它包括一个简单的HTTP服务器实现，其中包含示例工具、资源和提示，以帮助您开始构建自己的MCP集成。
先决条件
- 安装uv(https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)
安装
- 克隆存储库：
git clone git@github.com:alpic-ai/mcp-server-template-python.git
cd mcp-server-template-python- 安装python版本和依赖项：
uv python install
uv sync --locked用法
在端口3000上启动服务器：
uv run main.py运行检查器
需求
- Node.js：^22.7.5
快速启动（UI模式）
要立即启动并运行UI，只需执行以下操作：
npx @modelcontextprotocol/inspector检查器服务器将启动，用户界面将可在以下位置访问http://localhost:6274.
您可以通过选择以下选项在本地测试服务器：
- 传输类型：流式HTTP
- 网址：http://127.0.0.1:3000/mcp
发展
添加新工具
要添加新工具，请修改 main.py:
@mcp.tool(
title="Your Tool Name",
description="Tool Description for the LLM",
)
async def new_tool(
tool_param1: str = Field(description="The description of the param1 for the LLM"),
tool_param2: float = Field(description="The description of the param2 for the LLM")
)-> str:
"""The new tool underlying method"""
result = await some_api_call(tool_param1, tool_param2)
return result添加新资源
要添加新资源，请修改 main.py:
@mcp.resource(
uri="your-scheme://{param1}/{param2}",
description="Description of what this resource provides",
name="Your Resource Name",
)
def your_resource(param1: str, param2: str) -> str:
"""The resource template implementation"""
# Your resource logic here
return f"Resource content for {param1} and {param2}"URI模板使用 {param_name} 语法定义将从资源URI中提取并传递给函数的参数。
添加新提示
要添加新提示，请修改 main.py:
@mcp.prompt("")
async def your_prompt(
prompt_param: str = Field(description="The description of the param for the user")
) -> str:
"""Generate a helpful prompt"""
return f"You are a friendly assistant, help the user and don't forget to {prompt_param}."