【python】MCP Server And It‘s application

PS:This file only provides the method which sets up the Virtual Environment by UV.Thus if you want to use the following examples,you ought to download that.

PS:You can open the file "UV And It's Functions.txt" or visit "https://docs.astral.sh/uv/" to learn more about UV.If you've already download UV,just type UV in the Power Shell.

PS:We use the VS Code and Cline to solve the tasks

I.MCP And MCP Server

MCP:Model Context Protocol

MCP (Model Context Protocol) is an open protocol that enables AI models to securely interact with local and remote resources through standardized server implementations. It follows a client-host-server architecture, allowing integration of AI functionality in applications while maintaining clear security boundaries and isolation focus.

MCP Sever:

A file or any other things that provides MCP serves.

II.Steps To Build Up A MCP Server

1st. Set Up Virtual Environment

Use the following codes to set up a new Virtual Environment:

uv  venv <NAME>(If the <NAME> remains unfilled ,it uses <.venv>)

2nd.Alter And Check The Environment

Press "Ctrl" +"Shift"+"P",choose "Python:Select Interpreter" and then click your Virtual Environment(<.venv> etc.)If the environment variable has been changed,please reboot the VS Code to make sure the environment is available.The VS Code has already activated the environment so you needn't stir it up by yourself

3rd.Install The Required Resources

Use the following codes install the resources:

uv pip install <RESOURCE NAME>

4th.Write your MCP Server File(Python Files)

our file must include the following codes:

from fastmcp import FastMCP

# Initialize FastMCP server

mcp = FastMCP("<SERVER'S NAME>")

#Constants

@mcp.tool()

async def <TOOL NAME>(<PARAMETERS NAME1>:<INPUT TYPE>,<PARAMETERS NAME2>:<INPUT TYPE>,......)-><OUTPUT TYPE>:

"""<FUNCTION AND DESCRIPTION OF THE TOOL>

Args:

<PARAMETERS NAME1>:<FUNCTION AND DESCRIPTION OF THE PARAMETERS>

<PARAMETERS NAME2>:<FUNCTION AND DESCRIPTION OF THE PARAMETERS>

......

"""

<SUBJECT OF THE TOOL>

if __name__ == "__main__":

# Initialize and run the server

mcp.run()

5th.Write your MCP Settings File("mcp_settings.json")

Your file must include the following codes:

{

"mcpServers": {

"<SERVER'S NAME>": {

"disabled": <BOOL>,

"timeout": <TIME>,

"type": <INTERACTION TYPE>,

"command": "uv",

"args": [

"--directory",

"<LOCTION OF YOUR FILE>",

"run",

"<NAME OF YOUR MCP SERVER FILE>"

]

}

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开发一个天气 MCP 服务器可以让你通过 MCP 协议提供天气数据接口,供客户端查询和订阅。该服务器可以基于 Flask 框架构建,并结合 WebSocket 实现实时通信功能,同时支持压缩、异步处理等高级特性。 ### 构建基础 MCP 天气服务器 使用 `Flask` 和 `Flask-SocketIO` 可以搭建一个基础的 MCP 服务器,并支持 WebSocket 通信。以下是一个简单的天气 MCP 服务器示例: ```python from flask import Flask from flask_socketio import SocketIO, emit app = Flask(__name__) socketio = SocketIO(app) # 模拟获取天气数据的函数 def get_weather_data(location): # 实际应用中应调用第三方天气 API return { "location": location, "temperature": 20.5, "humidity": 60, "condition": "Sunny" } # 处理客户端请求 @app.route('/weather/<location>') def weather(location): data = get_weather_data(location) return data # WebSocket 实时通信支持 @socketio.on('connect') def handle_connect(): print('Client connected') @socketio.on('disconnect') def handle_disconnect(): print('Client disconnected') @socketio.on('request_weather') def handle_weather_request(location): data = get_weather_data(location) emit('weather_update', data) if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=5000) ``` ### 启用数据压缩与异步支持 为了提升性能,可以在服务器端启用 GZIP 压缩,减少网络传输数据量。此外,使用异步任务队列(如 Celery)可实现非阻塞的天气数据获取: ```python import gzip from flask import Response @app.route('/weather/<location>') def weather(location): data = get_weather_data(location) gzipped_data = gzip.compress(bytes(str(data), 'utf-8')) return Response(gzipped_data, content_type='application/json', headers={'Content-Encoding': 'gzip'}) ``` ### 支持 MCP 协议与客户端交互 MCP 协议通常要求服务器支持标准的数据格式与通信方式。你可以通过定义统一的 API 接口和消息格式(如 JSON),确保客户端能够正确解析响应数据。例如: ```json { "status": "success", "data": { "location": "Beijing", "temperature": 20.5, "humidity": 60, "condition": "Sunny" } } ``` ### 集成第三方天气数据源 实际开发中应集成第三方天气 API,如 OpenWeatherMap 或和风天气。以 OpenWeatherMap 为例: ```python import requests def get_weather_data(location): api_key = "YOUR_API_KEY" url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={location}&appid={api_key}&units=metric" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() return { "location": data["name"], "temperature": data["main"]["temp"], "humidity": data["main"]["humidity"], "condition": data["weather"][0]["description"] } return {"error": "Failed to fetch weather data"} ``` ### 部署与优化 部署 MCP 天气服务器时,建议使用 Nginx + Gunicorn 组合,支持高并发访问。同时,可以启用 HTTPS 以确保通信安全。WebSocket 通信建议使用 Redis 作为消息中间件,实现多实例间的通信同步。 ```bash gunicorn -b 0.0.0.0:5000 -w 4 --worker-class eventlet your_app:app ``` ### 总结 通过上述步骤,可以构建一个功能完整的天气 MCP 服务器。它不仅支持基础的天气查询,还支持实时 WebSocket 通信、GZIP 压缩、异步任务处理以及第三方天气数据集成。部署时应结合生产级配置,确保服务的稳定性和扩展性。
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