下面为你提供一份基于最新官方MCP Python SDK的完整、更新且实用的教程，涵盖环境搭建、服务器实现、客户端调用及示例扩展，帮助你快速上手MCP服务开发。
MCP完整教程（基于官方Python SDK）
1. 环境准备与安装
- Python版本：建议3.10及以上
- 安装MCP SDK及依赖
使用pip安装：
pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv uv
mcp[cli]：MCP核心SDK及命令行工具httpx：异步HTTP请求库，用于调用第三方APIpython-dotenv：环境变量管理uv：推荐的Python项目管理工具（可选）
2. MCP服务器实现
2.1 创建一个简单的MCP服务器
# server.py
import asyncio
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.types import TextContent
# 创建FastMCP服务器实例，名称为"My MCP Server"
mcp = FastMCP("My MCP Server")
# 注册一个简单的工具，功能是接收字符串并返回处理后的文本
@mcp.tool()
async def my_tool(input_text: str) -> TextContent:
return TextContent(type="text", text=f"Processed: {input_text}")
# 启动服务器，监听stdio（标准输入输出）通信
async def main():
from mcp.server.stdio import stdio_server
async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
await mcp.run(read_stream, write_stream, mcp.create_initialization_options())
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
- 该服务器使用标准输入输出通信（stdio），适合本地调试和客户端启动服务器进程的场景。
2.2 运行服务器
python server.py
3. MCP客户端调用示例
# client.py
import asyncio
from mcp.client.stdio import stdio_client
from mcp import ClientSession
async def main():
# 配置启动服务器的命令和参数
server_params = {
"command": "python",
"args": ["server.py"],
}
# 启动服务器进程并建立通信通道
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
# 调用工具"my_tool"，传入字符串参数
result = await session.call_tool("my_tool", "Hello, MCP!")
# result是Content对象列表，遍历打印文本内容
for content in result:
print(content.text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
运行：
python client.py
输出：
Processed: Hello, MCP!
4. 进阶示例：多工具服务器
下面示例展示如何定义多个工具，包括异步调用第三方API的天气查询工具和计算工具。
# advanced_server.py
import asyncio
import os
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.types import TextContent
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # 加载.env中的环境变量
API_KEY = os.getenv("OPENWEATHER_API_KEY")
mcp = FastMCP("Advanced MCP Server")
@mcp.tool()
async def add_numbers(a: int, b: int) -> TextContent:
return TextContent(type="text", text=f"结果: {a + b}")
@mcp.tool()
async def get_weather(city: str) -> TextContent:
url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
params = {"q": city, "appid": API_KEY, "units": "metric"}
async with httpx.AsyncClient() as client:
resp = await client.get(url, params=params)
data = resp.json()
weather_desc = data["weather"][0]["description"]
temp = data["main"]["temp"]
return TextContent(type="text", text=f"{city}天气：{weather_desc}，温度：{temp}°C")
async def main():
from mcp.server.stdio import stdio_server
async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
await mcp.run(read_stream, write_stream, mcp.create_initialization_options())
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
- 需要在项目根目录创建
.env文件，写入：
OPENWEATHER_API_KEY=你的OpenWeather API密钥
5. 客户端调用多工具示例
# advanced_client.py
import asyncio
from mcp.client.stdio import stdio_client
from mcp import ClientSession
async def main():
server_params = {
"command": "python",
"args": ["advanced_server.py"],
}
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
# 调用加法工具
res_add = await session.call_tool("add_numbers", {"a": 10, "b": 20})
print("加法工具返回：", res_add[0].text)
# 调用天气查询工具
res_weather = await session.call_tool("get_weather", "Beijing")
print("天气工具返回：", res_weather[0].text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
运行：
python advanced_client.py
示例输出：
加法工具返回： 结果: 30
天气工具返回： Beijing天气：clear sky，温度：18°C
6. MCP服务器常用功能
- 资源（Resource） ：暴露静态或动态数据，类似RESTful GET接口
@mcp.resource("greeting://{name}")
def greeting(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}!"
- 提示（Prompt） ：定义结构化提示模板，提升LLM响应质量
@mcp.prompt()
def greet_prompt(name: str):
return [
{"role": "user", "content": f"请向{name}打招呼。"}
]
7. 运行总结
- 启动服务器：
python server.py
- 另开终端运行客户端：
python client.py
- 服务器和客户端通过标准输入输出通信，客户端负责启动服务器进程。
8. 安全与性能建议
-
安全
- 生产环境建议使用HTTPS代理MCP服务器，保障传输安全。
- 实施访问控制和身份认证，限制调用权限。
- 记录访问日志，便于审计。
-
性能
- 工具函数尽量异步实现，提升并发处理能力。
- 对频繁访问的数据使用缓存策略。
- 结合负载均衡和多实例部署，提升可用性。
