MCP Server & Client

原创已于 2025-05-01 12:56:42 修改 · 527 阅读

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#python #语言模型 #人工智能 #机器学习

于 2025-04-19 19:30:44 首次发布

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MCP Server & Client - 附代码

出发点

1. 构建MCP Server ，分别通过fastapi_mcp 和底层SSE协议
1. 构建 MCP Client, 通过Cursor IDE 和 MCP 框架

1. MCP Server

1.1 fastapi_mcp 构建

github code
如名，在fastapi后端服务框架基础上快速构建一个mcp服务，本质上给已有的服务添加一个可供LLM Agent识别的“Card”。这里是基本的用法和案例：Code


```python
from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP


app = FastAPI(title="fastapi_mcp_server测试案例")

mcp = FastApiMCP(
    app,
    name="Item API MCP",
    description="MCP server for the Item API",
    base_url="http://localhost:8000",
)

mcp.mount()

"""
@app.get("/health")
async def health():
    return {"status": "ok"}"""

# 中间加入你的业务模块
...

#最后在update一下
mcp.setup_server()

得到如下的“Card”
请添加图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4e2be21fa1554331ba5bae767fbbf108.png)

1.2 SSE协议构建

基本的用法和案例：Code
核心代码如下

## sse传输
def create_starlette_app(mcp_server: Server, *, debug: bool = False) -> Starlette:
    """Create a Starlette application that can serve the provided mcp server with SSE."""
    sse = SseServerTransport("/messages/")

    async def handle_sse(request: Request) -> None:
        async with sse.connect_sse(
                request.scope,
                request.receive,
                request._send,  # noqa: SLF001
        ) as (read_stream, write_stream):
            await mcp_server.run(
                read_stream,
                write_stream,
                mcp_server.create_initialization_options(),
            )

    return Starlette(
        debug=debug,
        routes=[
            Route("/sse", endpoint=handle_sse),
            Mount("/messages/", app=sse.handle_post_message),
        ],
    )

2. MCP Client

2.1 通过Cursor构建

实际上就是为LLM配置上Agent的IP，LLM在运行时会考虑通过Tools解决一些复杂业务，首先是MCP Server Setting：
在这里插入图片描述
然后添加MCP Server：

添加成功后正常会在标题栏那显示为绿灯，如果为红色或者黄色，则服务可能未能配额成功，考虑的问题有：1. command环境，在conda虚拟环境中执行 python3 -m pip install mcp-proxy 然后通过 which mcp-proxy 找到mcp-proxy的绝对位置；2. ip和端口检查，ip换为本机ip。