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本文介绍了如何从零开始创建第一个MCP服务项目。教程分为环境配置和MCP客户端实现两部分：环境配置包括初始化项目、创建虚拟环境、安装依赖及设置OpenAI API密钥；MCP客户端部分详细讲解了通过Python代码实现与MCP服务器的连接、工具调用和基于大模型的查询处理流程。核心功能是通过OpenAI的function calling机制，动态调用服务器端工具并整合结果，实现智能问答交互。项目示例展示了如何将MCP框架与OpenAI API结合，构建一个支持工具扩展的智能对话系统。

本文介绍了Python环境依赖管理从pip到uv的演进过程。最初使用pip全局安装依赖会导致版本冲突，于是引入虚拟环境（python -m venv）隔离项目依赖。进一步使用requirements.txt或pyproject.toml管理依赖关系，但仍存在间接依赖问题。新工具uv集成了venv和pip的功能，通过uv init创建项目、uv venv建立虚拟环境、uv add安装依赖并自动更新配置文件。uv run可直接执行代码，uv sync能快速同步项目环境。uv简化了Python项目依赖管理流程，提

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的开放标准协议，旨在标准化LLM与外部数据源和工具的交互。它采用JSON-RPC 2.0格式，支持本地/远程通信，实现动态工具调用和上下文管理。与LangChain不同，MCP将工具封装为独立服务，通过协议实现跨平台解耦交互，而LangChain采用本地函数调用的紧密耦合方式。MCP使LLM能动态发现和使用远程工具，适合复杂企业集成场景，代表AI交互的标准化发展方向。