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MCP Server · 开发工具

Python AI Course MCP Server

一个用于Python AI课程的MCP服务器演示,提供多种工具供MCP客户端如Claude Desktop和VSCode使用。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
开发工具PythonClaudeClaude DesktopVS Code

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作者 / 组织
arkajzerek-avanade
提供方
arkajzerek-avanade
运行时
Python

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Python AI Course MCP Server 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

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

python main.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "python-ai-course-mcp-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 5 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

Python人工智能课程MCP服务器

Python AI课程的MCP(模型上下文协议)服务器演示。此服务器演示了如何使用Claude Desktop和VSCode等MCP客户端可以使用的工具创建简单的MCP服务器。

需求

  • Python 3.13或更高版本

安装

此项目使用 紫外线的 用于包管理。UV是一个快速、可靠的Python包安装程序和解析器。

安装UV

如果您没有安装UV,可以按照 官方紫外线文件.

设置项目

# Clone the repository
git clone [repository-url]
cd python-ai-course-mcp-server

# Create a virtual environment and install dependencies using UV
uv venv
uv pip install -e .

用法

# Activate the virtual environment (if not already activated)
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On Unix or MacOS:
source .venv/bin/activate

# Run the application
# Option 1: Using Python directly
python main.py

# Option 2: Using UV run (recommended)
uv run main.py

使用 uv run 建议使用,因为它在处理UV管理项目时提供了更精简的体验。

发展

要安装开发依赖项,请执行以下操作:

uv pip install -e ".[dev]"

MCP服务器实现

该项目使用以下工具实现了一个简单的MCP(模型上下文协议)服务器:

  1. 获取信息:返回有关MCP服务器的信息

- 无需参数 - 返回服务器的文本描述

  1. 获取问候:返回个性化问候语

- 参数: name (字符串,必填) - 返回包含所提供姓名的问候消息

  1. get_workspace_info:返回有关工作区文件夹的信息

- 参数: workspace_folder (字符串,必填)-工作区文件夹的路径 - 返回工作区中文件的统计信息,包括: - 文件和目录总数 - 所有文件的总大小 - 文件类型的分布 - 最大的文件 - 最新文件 - 在VS Code中,您可以使用 ${workspaceFolder} 作为参数值

  1. get_repo_info:返回Git存储库的基本信息

- 参数: repo_path (string,必填)-Git存储库的路径 - 返回有关存储库状态的信息,包括分支、已修改的文件和远程信息 - 在VS Code中,您可以使用 ${workspaceFolder} 作为参数值

  1. get_diff:返回当前分支和目标分支之间的差异

- 参数: - repo_path (string,必填)-Git存储库的路径 - target_branch (字符串,可选,默认值:“main”)-要比较的目标分支 - 返回已更改文件的列表和分支之间更改的摘要 - 在VS Code中,您可以使用 ${workspaceFolder} 作为参数值

运作原理

服务器使用MCP SDK构建,并遵循标准MCP协议:

  1. 服务器使用输入模式定义可用工具
  2. 当客户端调用工具时,服务器处理请求并返回结果
  3. 服务器在stdio上运行,使其与Claude Desktop和VSCode等MCP客户端兼容

使用Claude Desktop进行测试

要使用Claude Desktop测试此MCP服务器,请执行以下操作:

  1. 从以下位置安装Claude Desktop claude.ai/下载
  2. 配置Claude Desktop以使用此服务器:

- 在以下位置找到您的Claude Desktop配置文件 %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json (在Windows上) - 如果文件不存在,请创建它 - 使用中提供的示例配置 claude_desktop_config_sample.json (根据需要调整路径) - 保存文件并重新启动Claude Desktop

  1. Claude将在需要时自动启动服务器
  2. 请克劳德使用 get_info 或 get_greetings 工具

请Claude使用这些工具的示例:

  • “你能用get_info工具告诉我这个MCP服务器的情况吗?”
  • “请使用带有我名字‘John’的get_greetings工具。”

此存储库中提供了一个示例配置文件,如下所示 claude_desktop_config_sample.json。您可能需要调整路径以匹配您的系统。

使用VS代码进行测试

要将此MCP服务器与VS代码一起使用:

  1. 安装VS Code和VS Code的MCP扩展
  2. 通过将服务器配置添加到VS代码设置中来配置MCP扩展:

- 打开VS代码设置(文件>首选项>设置或Ctrl+,) - 点击右上角的“打开设置(JSON)”图标 - 从添加配置 vscode_settings_example.json 到您的设置文件 - 保存设置文件并重新启动VS Code

  1. 在VS Code中打开工作区
  2. 使用MCP扩展来调用工具,特别是 get_workspace_info 可以使用的工具 ${workspaceFolder} 变量

使用示例 get_workspace_info VS代码中的工具:

  • 当您使用时,该工具将自动接收当前工作空间路径 ${workspaceFolder} 作为参数
  • 这允许您分析在VS Code中打开的任何工作区

此存储库中提供了两个示例VS Code配置文件:

  • vscode_config_sample.json:仅包含MCP服务器配置
  • vscode_settings_example.json:一个更全面的示例,显示如何将MCP服务器配置集成到VS代码设置文件中

关键配置位于 mcp.servers 设置,告诉VS Code如何启动MCP服务器并与之通信。

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI课程Python本地部署MCP协议开发工具VSCode集成

支持客户端

Claude DesktopClaudeVS Code

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、VS Code,换客户端不用重新研究配置。

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。
  • 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

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 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

Python AI Course MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python main.py,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。

Python AI Course MCP Server 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。

Python AI Course MCP Server 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 AI Course MCP Server 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 AI Course MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、VS Code;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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