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大模型LLMs的MCP入门

news 来源：原创 2025/4/21 2:04:35

写在前文：最近看到MCP相关内容很火，于是我就去简单了解了下相关内容，官方文档或者说是官方Demo目前还有一部分坑，顺便记录下。

这是一个很简单的例子，只提供了环境初始化正常运行的功能。其余的没有扩展。

首先。

什么是MCP？MCP(Model Context Protocol即模型上下文协议 )，官方给出的解释如下：

The Model Context Protocol allows applications to provide context for LLMs in a standardized way, separating the concerns of providing context from the actual LLM interaction. This Python SDK implements the full MCP specification, making it easy to:

Build MCP clients that can connect to any MCP server
Create MCP servers that expose resources, prompts and tools
Use standard transports like stdio and SSE
Handle all MCP protocol messages and lifecycle events

我个人的理解就是，MCP的核心就是，通过一系列手段，帮我们丰富传给模型LLMs的提示词内容。这个手段，包含读取本地文件、提示词、工具之类，其实就是我们在开发的时候，自己写的那些东西，只不过MCP按照统一的模板（抽离方法）进行包装了一层而已。

我们在开发的时候，接收到用户输入的，我们就需要通过代码调用本地文件/提示词，为用户输入的内容添加提示词，然后将内容包装好发给模型，模型根据实际情况判断是否返回要调用的工具链，如果需要调用工具，就返回工具链，然后在我本地调用工具...获取到工具的返回结果后，系统再将整个内容包装一次，再发给模型进行内容生成...。

我个人理解就是，MCP的就是把调用本地文件、提示词、工具，封装成了三个方法我们只需要调用这三个方法---但实际上这三个方法依然需要我们手写/配置。

比如我们要读取本地文件时，只需要传入本地文件路径，MCP就根据该路径读取文件内容并经过统一包装返回该内容。tool、提示词一样....。

注意：我们以Claude的APP为例

用户在app上面输入“1U8等于多少”时，对于大模型来说，用户输入的内容，理论上就是模型输入的内容。而如果我们企业/研发人员，在本地部署Claude或者调用Claude的API的时候。用户是通过我们第三方app/应用向大模型输入的，此时用户输入“1U8等于多少”，我们的应用后台可能为其添加固定提示词/上下文内容，最后可能就变成了“你是一名人工助手，请根据我提供的上下文或者工具回答下面的问题...；工具：xxxx。内容：....。用户输入：1U8等于多少”。MCP的作用就在于帮助我们企业开发人员通过统一的方法/手段丰富这个上下文/提示词内。

我能想到的MCP的用途，比如我们在使用Claude的APP时，我们输入的内容应该就是直接输入模型的，而我们如果输入的内容在我们本地知识库(或者需要我自己搜索查询的内容)，此时我们需要手动去本地知识库查询出相关的内容以后，把这个内容自己手动拼装到app的提示词中，发给Claude模型生成。但是现在有了MCP这个协议以后，只需要配置就可以直接由模型自己调用相关的服务/工具接口获取我们本地知识库内容。只不过这个服务是需要我们自己来开发的。当然还有一种情况就是，由赛博菩萨开发好了以后发布到自己的服务器上，并对外开放公网IP接口，然后大家在本地的Claude的APP上面配置以后，本地Claude会去调用该服务进行内容生成。

友情提示：个人认为这个暂时不便于用于我们自己的应用生产环境，原因如下，官方文档/官方SDK还有很多bug/不足；其次整个技术更新太快，还不稳定；最后就是目前太鸡肋~~~。当然，如果我们想我们的Claude客户端和我们本地知识库这里联合使用的话，还是可以的。

废话了一大篇。下面是我踩的坑。

环境准备

安装uv命令：pip install uv

初始化mcp---工程目录：uv init mcp_dir(这个mcp应该是自己MCP目标项目/工程所在所在目录名称)

执行完成以后会生成如下文件内容“quickstart_server.py”是我自己编写的server服务，不涵盖在内

进入到mcp目录：cd mcp_dir

- 将mcp[cli]添加到uv项目依赖中：uv add "mcp[cli]" --- 相当于使用pip下载，只不过这个是下载到你项目环境的“.venv”目录下 ---- 坑1，最好先使用pip下载，然后再将python环境指为pip，不然在这里很考验网速....

- 或者使用pip安装：pip install "mcp[cli]"

---- 关于mcp[cli]的坑，如果你使用的是pip安装，但是使用uv的时候，依然要使用本地的.venv包下面的依赖，比如“pydantic-core、pydantic、pygments“这三个，如果不存在那么要报错。反正如果要使用uv的话，那么它会默认使用项目本地的.venv环境依赖，必须执行 uv add mcp[cli]。

使用uv运行mcp命令：uv run mcp ---这个mcp应该是mcp服务名称固定的mcp

编写server.py文件

from mcp.server.fastmcp import FastMCP# Create an MCP server
#### 名字最好和文件名称保持一致，不然会报错...
# 网上很多博主都是搬来搬去的mcp = FastMCP("quickstart_server")  # 使用与代理匹配的端口@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:"""Add two numbers"""return a + b@mcp.tool()
def multiply(a: int, b: int) -> int:"""两个数相乘"""return a * b
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:"""Get a personalized greeting"""return f"Hello, {name}!"

启动服务

使用Claude Desktop启动

mcp install quickstart_server.py

自定义启动

mcp dev quickstart_server.py

启动成功后就可以访问：http://127.0.0.1:6274

完了以后点击界面的：Connect ---> Tools ---> List Tools 就可以看到我们自己定义的add、multiply这两个工具，点击工具就可以正常使用...

其余的Template、Source都是一样的。