MCP服务编写实践

动机

前文曾提到可以使用 MCPM 管理各种现成的 MCP 服务以使得大语言模型接入许多现成工具，那么自然会想要自己写一个适合自身需求的工具来让大模型调用，本文就来简单记录一下这个过程。

关于 MCP 服务的编写，GitHub 上已经有了现成的仓库了：

引用站外地址，不保证站点的可用性和安全性

modelcontextprotocol

GitHub

作为一名练习时长两个两年半的 Python 练习生，我选择了其中的 Python SDK。

配置环境

这个 Python SDK 支持的 Python 版本为：>=3.10，并且最好使用 uv 管理环境。

因此先安装 uv：

bash

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

uv 安装完成后，初始化项目目录：

bash

uv init mcp_server

该操作会生成一些配置文件，以及一个虚拟环境，检查.python-version 以及 pyproject.toml 里面 Python 的版本，需要 >=3.10，如不满足则手动修改，然后运行 uv venv，即可重置环境。

接下来安装这个 SDK：

bash

uv add "mcp[cli]"

编写代码

这里，我们让 LLM 来做一件简单的事：列出我桌面上的所有文件

编写 main.py：

python

import os
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP('windshadow-universe')


@mcp.tool()
async def list_desktop_files():
    """列出桌面上的文件"""
    return os.listdir(os.path.expanduser('~/Desktop'))

配置 Claude Desktop

在 Claude Desktop 的配置文件（claude_desktop_config.json）中添加一项：

json

{
  "mcpServers": {
    ...
    "windshadow-universe": {
      "command": "/absolute/path/to/uv",
      "args": [
        "run",
        "--project",
        "/absolute/path/to/project/dir/mcp_server",
        "mcp",
        "run",
        "/absolute/path/to/project/dir/mcp_server/main.py"
      ]
    }
  }
}