【MCP 实战2】环境准备

1. 开发环境搭建

系统要求

• Python 版本：>= 3.10

Python 环境检查

# 检查 Python 版本
python --version
# 或
python3 --version
# 应该显示 Python 3.10.x 或更高版本

如果版本不符合要求，请安装最新版本的 Python。 推荐使用 pyenv 安装和管理 python 版本，可以参考我的这篇专栏中两篇关于 pyenv 的博客

包管理工具选择

推荐：使用 uv (现代 Python 包管理器)

# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 或使用 pip 安装
pip install uv

传统方式：使用 pip

# 确保 pip 是最新版本
python -m pip install --upgrade pip

创建项目目录

# 创建项目根目录
mkdir hello-mcp-tutorial
cd hello-mcp-tutorial

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv

# 激活虚拟环境
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
# Windows:
# .venv\Scripts\activate

2. 必要依赖介绍

让我们了解 MCP Server 项目中使用的关键依赖：

核心依赖分析

# pyproject.toml 中的依赖
dependencies = [
"fastmcp==2.8.1", # MCP 框架（包含所有必要功能）
"python-dotenv>=1.0.0", # 环境变量管理
]

3. 项目初始化

创建项目结构

# 创建项目目录结构
mkdir -p hello-mcp-server/src/hello_mcp
cd hello-mcp-server

# 创建必要文件
touch src/hello_mcp/__init__.py
touch src/hello_mcp/server.py
touch pyproject.toml

基础 pyproject.toml

[project]
name = "hello-mcp-server"
version = "0.1.0"
description = "A simple Hello World MCP Server"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
"fastmcp==2.8.1",
"python-dotenv>=1.0.0",
]
[project.scripts]
hello-mcp-server = "hello_mcp:main"
[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"

[tool.hatch.build.targets.wheel]
packages = ["src/hello_mcp"]

4. 下一步

环境准备完成后，我们将：

1. 创建第一个 Hello World MCP Server
2. 理解 MCP 的工作流程
3. 学习基础工具实现

确保你的环境测试通过后，就可以进入下一个教程章节了！

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故障排除提示：

如果遇到问题，请检查：

• Python 版本是否正确
• 虚拟环境是否激活
• 依赖是否正确安装
• 网络连接是否正常

有用的命令：

# 安装 uv
pip install uv
# 查看已安装包
uv pip list
# 查看包信息
uv pip show fastmcp
# 重新安装包
uv pip install --force-reinstall fastmcp

关键词：MCP Model Context Protocol Python FastMCP Claude AI 机器学习 人工智能