Python MCP服务器 Python中功能齐全的模型上下文协议（MCP）服务器实现，提供笔记、任务管理、计算和系统监控工具。 特性 🛠️ 工具
笔记管理：创建、列出和检索笔记 任务管理：创建、列出和更新具有优先级和截止日期的任务 计算器：执行数学计算 系统信息：获取实时系统指标
📚 资源
Notes数据库：访问包含所有笔记的SQLite数据库 任务数据库：访问包含所有任务的SQLite数据库 服务器日志：访问服务器活动日志
💬 鼓励
每日摘要：生成全面的每日摘要 任务提醒：为即将到来的任务创建提醒
安装 先决条件
Python 3.7+ pip包管理器
快速设置
克隆或下载文件： bash#创建新目录 mkdir mcp服务器 cd-mcp服务器
保存Python文件（mcp_server.py、test_client.py）
保存requirements.txt和setup.sh
运行安装脚本： bashcmod+x setup.sh ./setup.sh
激活虚拟环境： bashsource venv/bin/activate
手动设置 bash#创建虚拟环境 python3-m venv-venv 源venv/bin/activate
安装依赖项
pip安装psutil
使脚本可执行
chmod+x mcp_server.py chmod+x test_client.py 用法 启动服务器 MCP服务器通过JSON-RPC在stdin/stdout上进行通信： bashpython mcpserver.py 服务器将在stdin上等待JSON-RPC请求，并在stdout上响应。 使用演示客户端进行测试 完整演示 运行一个全面的演示，测试所有服务器功能： bashpython测试客户端.py 交互模式 使用交互式客户端进行手动测试： bashpython test_client.py交互式 可用的交互式命令：
create_note -创建新笔记 list_notes-列出所有笔记 创建任务 \[description\]\[priority\]\[due_date\]-创建任务 list_tasks\[状态\]-列出任务（可选按状态筛选） 计算 -执行计算 system_info-显示系统信息 quit-退出交互模式
交互式会话示例： mcp>create_note“会议笔记”“讨论了项目时间表和可交付成果” ✅ 注释创建成功
mcp>create_task“审核代码”“审核拉取请求#123”2“2025-07-01” ✅ 任务创建成功
mcp>列表任务 1：审核代码-待定（优先级：2）
mcp>计算2+2\*3 = 8
退出 api参考 工具 create_note 创建一个带有标题和内容的新笔记。 json{ “name”：“create_note”， “论点”：{ “title”：“注释标题”， “内容”：“在此处注意内容” } } list_notes 列出所有带有基本信息的注释。 json{ “name”：“list_notes”， “参数”：｛｝ } get_note 按ID检索特定笔记。 json{ “name”：“get_note”， “论点”：{ “note_id”：1 } } 创建任务 使用可选元数据创建新任务。 json{ “name”：“create_task”， “论点”：{ “title”：“任务标题”， “description”：“可选描述”， “优先级”：3， “due_date”：“2025-07-01” } } list_tasks 列出具有可选状态筛选的任务。 json{ “name”：“list_tasks”， “论点”：{ “status”：“pending”//可选：“pendion”、“completed”、“canceled” } } update_task_status 更新现有任务的状态。 json{ “name”：“update_task_status”， “论点”：{ “task_id”：1， “状态”：“已完成” } } 计算 进行数学计算。 json{ “name”：“compute”， “论点”：{ “表达式”：“2+2\*3” } } get_system_info 检索当前系统信息。 json{ “name”：“get_system_info”， “参数”：｛｝ } 资源 sqlite://notes 直接访问笔记数据库。 sqlite://tasks 直接访问任务数据库。 file://server.log 访问服务器活动日志。 鼓励 每日摘要 生成全面的每日摘要。 json{ “name”：“daily_summary”， “论点”：{ “date”：“2025-06-23”//可选，默认为今天 } } 任务提醒器 为即将到来的任务生成提醒。 json{ “name”：“task_reminder”， “论点”：{ “days_ahead”：7//可选，默认为7天 } } JSON-RPC协议示例 初始化连接 json{ “jsonrpc”：“2.0”， “id”：1， “方法”：“初始化”， “参数”：{ “协议版本”：“2024-11-05”， “能力”：｛｝， “客户端信息”：{ “name”：“我的客户”，\ “版本”：“1.0.0” } } } 列出可用工具 json{ “jsonrpc”：“2.0”， “id”：2， “方法”：“工具/列表” } 调用工具 json{ “jsonrpc”：“2.0”， “id”：3， “方法”：“工具/调用”， “参数”：{ “name”：“create_note”， “论点”：{ “title”：“我的笔记”， “内容”：“这是我的笔记内容” } } } 阅读资源 json{ “jsonrpc”：“2.0”， “id”：4， “方法”：“资源/读取”， “参数”：{ “uri”：sqlite://notes" } } 数据存储 服务器使用存储在系统临时目录中的SQLite数据库：
备注：id、标题、内容、created_at、updated_at 任务：id、标题、描述、状态、优先级、created_at、due_date
数据库位置：｛temp_dir｝/mcp_server.db 安全考虑
计算器工具使用eval（）和字符过滤来实现基本安全 只允许基本的数学运算：0-9、+、-、\*、/、（、）、。，和空间 数据库使用参数化查询来防止SQL注入 临时数据库之外没有网络访问或文件系统操作
错误处理 服务器按照JSON-RPC标准提供详细的错误响应：
-32700:解析错误（JSON无效） -32601:未找到方法 -32602:参数无效 -32603：内部错误
扩展服务器 添加新工具
在register_tools（）中定义工具：
pythonself.tools\[“my_tool”\]=工具( name=“my_tool”， description=“工具功能描述”， inputSchema={ “类型”：“对象”， “属性”：{ “param1”：｛“type”：“string”，“description”：“参数描述”｝ }, “必需”：\[“param1”\] } )
在execute_tool（）中实现工具逻辑：
pythonelif工具名==“my_tool”： return等待self.my_tool_implementation（参数\[“param1”\]）
创建实现方法：
pythonasync def my_tool_implementation（self，param1:str）->Dict\[str，Any\]： #你的工具逻辑在这里 return{“result”：“工具执行成功”} 添加新资源 在register_resources（）和handle_read_resource（）中遵循相同的模式。 添加新提示 在register_prompts（）和generate_prompt（）中遵循相同的模式。 故障排除 常见问题
psutil的导入错误：运行pip install psutil 权限被拒绝：确保脚本可以使用chmod+x执行 数据库锁定：关闭使用该数据库的任何其他进程 JSON解析错误：确保请求格式正确的JSON-RPC
调试模式 通过设置日志级别启用详细日志记录： pythonlogging.basicConfig（级别=logging.DEBUG） 测试单个组件 您可以使用交互式客户端或通过发送手动JSON-RPC请求来测试单个工具。 贡献 您可以使用其他工具、资源或提示来扩展此MCP服务器实现。模块化设计使添加新功能变得容易。 许可证 本实施方案按原样提供，用于教育和发展目的。