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MCP Class (Tmorri5077) logo
运维云端stdio官方级别未说明来源级核验

MCP Class (Tmorri5077)

MCP Server

一个使用FastMCP库实现的Python版MCP服务器示例,用于向AI客户端提供工具、资源和提示模板,支持与IDE、聊天机器人等应用的集成。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
PythonClaude云端部署Claude DesktopClaudeVS 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

tmorri5077

提供方

tmorri5077

最后核验

2026/5/17 20:22

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

pip install fastmcp

详细介绍

使用FastMCP的示例MCP服务器(Python)

概述

这个仓库提供了一个用Python实现的模型上下文协议(MCP)服务器的教育示例 FastMCP 该库展示了如何向AI客户端暴露工具、资源和提示,从而实现与集成开发环境(IDEs)、聊天机器人和代理框架等应用程序的无缝集成。

什么是MCP?

模型上下文协议(MCP)是一种开放协议,用于规范人工智能应用程序如何连接到外部工具和数据源。MCP服务器提供:

  • 工具: 可由AI客户端调用的可执行函数
  • 资源: 上下文的数据来源(文件、API等)
  • 提示: 可重用的交互模板

了解更多: modelcontextprotocol.io

为什么选择FastMCP?

FastMCP 是一个用于快速轻松构建MCP服务器的Python库。它提供了:

  • 用于定义工具、资源和提示的简单API
  • 支持stdio和HTTP传输
  • 工具输入/输出的类型安全模式
  • 与流行的Python框架集成

MCP是如何工作的?

MCP采用客户端-服务器架构:

  • 主持人: 人工智能应用(例如,VS Code、Claude Desktop)
  • 客户: 连接到一个或多个MCP服务器
  • 服务器: 展示工具、资源和提示

服务器在初始化时声明其功能。工具列表会被列出,并且可以由客户端或模型调用。FastMCP使得在Python中实现这些功能变得轻松简单。

示例功能

  • 将Python函数定义为MCP工具
  • 公开资源(例如,文件、API数据)
  • 为结构化交互添加提示
  • 支持stdio和HTTP传输方式

使用方法

  1. 安装FastMCP:
   pip install fastmcp
  1. 运行示例服务器:
   python mcp_server.py
  1. 将一个兼容MCP的客户端(例如,Claude Desktop、VS Code等)连接到服务器。

mcp_server.py 例如代码。

参考文献

______________________________________________________________________

注: 此示例仅用于教育目的。在连接到任何人工智能应用程序之前,请务必审查服务器代码和工具定义。

目录标签

目录标签

PythonClaude云端部署AI集成本地部署协议标准Python工具开发框架教育示例

支持客户端

Claude DesktopClaudeVS 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

工具数量(toolCount,工具数)

0

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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