Run Existing MCP Servers

🌐 运行现有MCP服务器：STDIO和HTTP协议

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📌 项目概述

这个项目是 深入了解MCP传输协议 — 演示如何将Python应用程序连接到现实世界的MCP服务器 两者都使用 工作室 和 流式HTTP 传输层。

使用 Context7 MCP服务器，该项目显示了LLM如何检索 库的最新编码文档，如 fastmcp, pandas, 和 scikit-learn --使AI编码助手真正成为最新的。

域名： 代理AI——MCP传输协议\ 语言： Python 3.12+\ MCP服务器： Context7（LLM的实时库文档）\ 运输： STDIO （npx)+可流式传输HTTP

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🏗️ 建筑

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│         Python Client / Jupyter Notebook             │
│                                                      │
│  from fastmcp import Client                          │
│  from fastmcp.client.transports import               │
│       StdioTransport, StreamableHttpTransport        │
└──────────┬─────────────────────────┬────────────────┘
           │                         │
    STDIO Transport          HTTP Transport
    (Local subprocess)       (Remote cloud)
           │                         │
    ┌──────▼──────┐         ┌────────▼────────┐
    │  npx runs   │         │  Context7 Cloud  │
    │  Context7   │         │  MCP Server      │
    │  on your    │         │  mcp.context7.   │
    │  machine    │         │  com/mcp         │
    └─────────────┘         └─────────────────┘
           │                         │
    Both expose identical MCP tools:
    ├── resolve-library-id   → Find library ID
    └── query-docs           → Get LLM-ready docs

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📂 项目结构

Run-Existing-MCP-Servers/
│
├── Run Existing MCP Servers.ipynb   # Complete Jupyter lab notebook
└── README.md

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🛠️ 技术栈

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🔌 传输协议详解

1.️⃣ STDIO运输（本地）

一切都在你的机器上运行：

stdio_transport = StdioTransport(
    command="npx",
    args=["-y", "@upstash/context7-mcp"]
)
stdio_client = Client(stdio_transport)

Your Python Code ←→ [StdioTransport] ←→ Context7 Server (your machine)
   (Client)              (Bridge)          (npx subprocess)

它是如何工作的：

• npx 临时下载并运行Context7 MCP服务器
• StdioTransport 桥接Python↔ 通过STDIN/STDOUT连接服务器
• 一切都是本地的，不需要网络

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2.️⃣ 流式HTTP传输（远程）

连接到云托管的MCP服务器：

http_transport = StreamableHttpTransport(
    url="https://mcp.context7.com/mcp"
)
http_client = Client(http_transport)

Your Python Code ←→ [StreamableHttpTransport] ←→ Context7 Cloud Server
   (Client)                 (Bridge)              (mcp.context7.com)

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🔧 Context7 MCP工具

工具调用模式

# Step 1 — Find library ID
async with stdio_client as client:
    response = await client.call_tool("resolve-library-id", {
        "libraryName": "fastmcp",
        "query": "I want to create a new MCP server"
    })
library_id = response.content[0].text

# Step 2 — Get documentation
async with stdio_client as client:
    docs = await client.call_tool("query-docs", {
        "libraryId": library_id,
        "query": "How to create tools in FastMCP"
    })

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📚 这个实验室涵盖了什么

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⚙️ 如何跑步

步骤1——安装依赖项：

pip install fastmcp
npm install -g npx   # For STDIO transport

步骤2——打开Jupyter笔记本：

jupyter notebook "Run Existing MCP Servers.ipynb"

步骤3——按顺序运行单元格：

• STDIO部分→ 通过本地子进程连接
• HTTP部分→ 通过云端点连接
• 工具列表→ 请参阅可用的Context7工具
• 工具调用→ 获取实时图书馆文档

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🔑 关键概念——相同的接口，不同的传输

# STDIO — local process
async with Client(StdioTransport("npx", ["-y", "@upstash/context7-mcp"])) as client:
    tools = await client.list_tools()   # Identical API!

# HTTP — remote cloud
async with Client(StreamableHttpTransport("https://mcp.context7.com/mcp")) as client:
    tools = await client.list_tools()   # Same API!

一旦连接，无论传输方式如何，MCP接口都是相同的！ ✅

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🎓 技能展示

• MCP传输协议比较——STDIO与HTTP
• 具有异步上下文管理器模式的FastMCP客户端
• StdioTransport——基于子流程的MCP服务器启动
• StreamableHttpTransport——远程云MCP连接
• 工具发现 list_tools()
• 工具执行 call_tool() +参数
• 工具模式检查（名称、描述、inputSchema）
• Context7两步文档工作流程
• 面向LLM的实时图书馆文献检索
• STDIO基础——STDIN、STDOUT、STDERR
• 异步Python——异步、等待、非阻塞I/O
• 基于Jupyter笔记本的MCP开发

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📜 认证

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