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MCP Server · 运维云端

Mcpserverdemo

一个基于FastAPI和Python实现的JSON-RPC服务器,提供加法和乘法方法。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaude本地部署JSON-RPCFastAPI

快速开始

作者 / 组织
NitinUdasin
提供方
NitinUdasin
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Mcpserverdemo 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

uv run python -m uvicorn main:app --reload

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 Python,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 0 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

基于FastAPI和Python的JSON RPC服务器

该项目使用Python中的FastAPI、Uvicorn和jsonrpcserver实现了一个简单的JSON-RPC服务器。它暴露了 add 和 multiply 方法。

设置

  1. 克隆存储库:
   git clone 
   cd json-rpc-server
  1. 使用创建虚拟环境并安装依赖项 uv:
   uv venv
   .\.venv\Scripts\activate # On Windows
   # source .venv/bin/activate # On Linux/macOS
   uv pip install fastapi uvicorn jsonrpcserver

运行服务器

要使用自动重新加载启动开发服务器,请执行以下操作:

.\.venv\Scripts\activate # On Windows
# source .venv/bin/activate # On Linux/macOS
uv run python -m uvicorn main:app --reload

服务器将在以下时间运行 http://127.0.0.1:8000/.

API终点

得到/

一个简单的测试端点,用于确认服务器正在运行。

请求:

# Using curl (Linux/macOS/Git Bash)
curl http://127.0.0.1:8000/

# Using Invoke-RestMethod (PowerShell)
Invoke-RestMethod -Uri "http://127.0.0.1:8000/" -Method Get

答复:

{
  "message": "FastAPI is running!"
}

POST/(JSON-RPC 2.0)

这是JSON-RPC的主要端点 add 和 multiply 方法。

添加方法

请求:

# Using curl
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"jsonrpc": "2.0", "method": "add", "params": [2, 3], "id": 1}' http://127.0.0.1:8000/

# Using Invoke-RestMethod (PowerShell)
Invoke-RestMethod -Uri "http://127.0.0.1:8000/"   -Method Post -Headers @{ "Content-Type" = "application/json" }   -Body '{"jsonrpc":"2.0","method":"add","params":[2,3],"id":1}'

响应(示例):

{"jsonrpc": "2.0", "result": 5, "id": 1}
乘法

请求:

# Using curl
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"jsonrpc": "2.0", "method": "multiply", "params": [4, 5], "id": 1}' http://127.0.0.1:8000/

# Using Invoke-RestMethod (PowerShell)
Invoke-RestMethod -Uri "http://127.0.0.1:8000/"  -Method Post -Headers @{ "Content-Type" = "application/json" }  -Body '{"jsonrpc":"2.0","method":"multiply","params":[4,5],"id":1}'

响应(示例):

{"jsonrpc": "2.0", "result": 20, "id": 1}
信号调用中的乘法方法
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '[{"jsonrpc": "2.0", "method": "add", "params": [2, 3], "id": 1},{"jsonrpc": "2.0", "method": "multiply", "params": [2, 30], "id": 2}]' http://127.0.0.1:8000/

Invoke-RestMethod -Uri "http://127.0.0.1:8000/" -Method Post -Headers @{ "Content-Type" = "application/json" }  -Body '[{"jsonrpc":"2.0","method":"add","params":[2,3],"id":1},{"jsonrpc":"2.0","method":"multiply","params":[2,30],"id":2}]'

安装fastmcp

uv add fastmcp

运行MCP检查器

uv run fastmcp dev inspector TestMPCserver.py 

运行MCP服务器

uv run fastmcp run TestMPCserver.py

连接到cluade桌面

uv run fastmcp install claude-desktop TestMPCserver.py

运行MCP服务器

uv run fastmcp run DataprovidersMCPServer.py

连接到cluade桌面

uv run fastmcp install claude-desktop DataprovidersMCPServer.py
uv add langchain langchain-openai langchain-mcp-adapters python-dotenv streamlit logging pandas fastmcp python-dotenv jsonrpcserver uvicorn streamlit langchain-ollama fastapi
 uvicorn serversendevent:app
 uvicorn Streamable:app

流式HTTP演示

该项目包括使用FastAPI的流式HTTP端点演示 StreamingResponse.

启动流服务器

uv run uvicorn Streamable:app --reload

服务器将在以下时间运行 http://127.0.0.1:8000/stream 并以1秒的间隔发送10个块。

运行流客户端

python StreamableClient.py

客户端演示了使用流式响应的异步和同步方法。

卷曲测试

# Using curl (Linux/macOS/Git Bash)
curl http://127.0.0.1:8000/stream

# Using Invoke-RestMethod (PowerShell)
Invoke-RestMethod -Uri "http://127.0.0.1:8000/stream" -Method Get

VS代码调试

A. launch.json 文件提供在 .vscode 目录,以便使用VS代码进行调试。您可以在中设置断点 main.py 并运行“Python:FastAPI”配置。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

JSON-RPCPython本地部署FastAPI服务器

支持客户端

Claude

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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 Python,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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 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

Mcpserverdemo 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python -m uvicorn main:app --reload,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Mcpserverdemo 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Mcpserverdemo 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。

Mcpserverdemo 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。

Mcpserverdemo 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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