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玩转MCP

news 来源：原创 2025/5/14 22:01:34

玩转MCP

  • 0.环境
  • 1.自定义stdio交互
    • 1.1.server
    • 1.2.client
    • 1.3.效果
  • 2.自定义sse交互
    • 2.1.server
    • 2.2.client
    • 2.3.效果
  • 3.使用官方文件

mcp火了好一阵了，最近一直在大院干活儿，好不容易抽出时间，赶紧来学习学习。
官方文档， mcp广场可以搜索自己需要的server服务，都是些saas服务，其实就是把各家的server下载到本地然后调用。官方分stdio和sse两种交互模式。我这里都用代码自定义，方便项目应用，代码放到仓库了。需要使用claude，vscode等的可以自行搜索使用方法，我这里不涉及。

0.环境

conda create -n mcp python==3.12
conda activate mcp
pip install mcp openai

1.自定义stdio交互

1.1.server

服务端包括三部分：创建mcp客户端，然后写自己的tool都带上@mcp.tool()注解，最后run（这里确定使用stdio方式还是sse方式）

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("my_server", version="1.0.0")@mcp.tool()
def use_my_camera()-> None:passif __name__ == "__main__":mcp.run(transport='stdio')

仓库代码里我写的四个tool，打开本地相机，向本地写入文件，打开spotify并播放某首歌曲，给我一个leetcode题目，写的比较糙，慎用，需要的可以去下载官网的。
这里我在调用spotify的时候记得要去https://developer.spotify.com/dashboard创建自己的开发者账户，拿到自己的client_id和client_secret，这里redirect url最好要写http://127.0.0.1:8888/callback/

1.2.client

客户端包括三部分：连接大模型(我用ollama，qwen2.5)，连接mcp服务器(这里stdio和sse有区别)，处理用户请求（将大模型和mcp服务建立连接，这里需要根据自己的模型效果改改逻辑）。

import asyncio
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from openai import OpenAI
import json
import sys
class MCPClient:def __init__(self):# 初始化会话和客户端对象self.session: Optional[ClientSession] = None  # 使用会话管理和 API 客户端进行初始化self.exit_stack = AsyncExitStack()  # 使用AsyncExitStack管理资源self.openai_api_key = "ollama" self.base_url = "http://192.168.3.36:11434/v1"  #Ollama 服务器的 IP 地址self.model = "qwen2.5:latest"  # Ollama 模型名称self.client = OpenAI(api_key=self.openai_api_key, base_url=self.base_url)async def connect_to_server(self, server_script_path: str):"""连接到MCP服务器Args:server_script_path (str): 服务器脚本路径（.py 或.js）"""if not server_script_path.endswith(('.py', '.js')):raise ValueError("服务器脚本必须是.py 或.js 文件")command = "python" if server_script_path.endswith('.py') else "node"server_params = StdioServerParameters(command=command,args=[server_script_path],env=None)stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))self.stdio, self.write = stdio_transportself.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))# 初始化会话并列出可用工具await self.session.initialize()response = await self.session.list_tools()tools = response.toolsprint("\n已连接到服务器, 可用工具:", [tool.name for tool in tools])async def process_query(self, query: str) -> str:"""处理查询，使用Claude和可用工具Args:query (str): 用户输入的查询Returns:str: 处理后的响应内容"""# 构造消息对象messages = [{"role": "user","content": query}]# 获取可用工具列表response = await self.session.list_tools()# 将工具列表转换为需要的格式available_tools = [{"type": "function","function": {"name": tool.name,"description": tool.description,"input_schema": tool.inputSchema}}for tool in response.tools]# 第一次调用Claude API# print("进入》》》》》》》process_query")response = self.client.chat.completions.create(model=self.model,messages=messages,tools=available_tools)print("response",response)# 获取API响应的内容content = response.choices[0].messagefinal_text = []assistant_message_content = []if content.tool_calls:# 获取工具调用信息tool_call = content.tool_calls[0]tool_name = tool_call.function.nametool_args = json.loads(tool_call.function.arguments)# 调用工具result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args)final_text.append(f"[Calling tool {tool_name} with args {tool_args}]")assistant_message_content.append(content)print(f"\n\n[正在用工具 {tool_name}, 参数为 {tool_args}]\n\n")# 修正消息列表更新逻辑messages.append({"role": "assistant","content": "","tool_calls": [tool_call]})messages.append({"role": "tool","content": result.content[0].text if result.content[0].text else "","name": tool_name,"tool_call_id": tool_call.id})response = self.client.chat.completions.create(model=self.model,messages=messages,tools=available_tools)print("response",response)# 获取API响应的内容content = response.choices[0].messagefinal_text.append(content.content)# 如果没有调用工具，直接返回响应内容else:final_text.append(content.content)assistant_message_content.append(content)return "\n".join(final_text)async def chat_loop(self):"""运行交互式聊天循环"""print("\nMCP 客户端已启动！")print("请输入您的查询或输入 'quit' 退出。")while True:try:query = input("user input:").strip()if query.lower() == 'quit':breakresponse = await self.process_query(query)print("\n" + response)except Exception as e:print(f"\n错误: {str(e)}")async def cleanup(self):"""清理资源"""await self.exit_stack.aclose()async def main():if len(sys.argv) < 2:print("用法: python client.py <path_to_server_script>")sys.exit(1)client = MCPClient()try:await client.connect_to_server(sys.argv[1])await client.chat_loop()finally:await client.cleanup()if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

1.3.效果

运行

python client.py server.py

输入命令进行测试，我的命令（写一封500字告白信到我本地，给我播放一首好日子，我想练一个简单的二分法，打开本地相机）。
还可以使用网页端测试效果

pip install mcp[cli]
mcp dev server.py

在这里插入图片描述

2.自定义sse交互

sse交互与stdio差别很小，这里只写区别

2.1.server

这里初始化mcp的时候给一个端口号，运行的时候使用sse模式，剩下工具的定义都不变。

mcp = FastMCP("my_server", version="1.0.0", port=8000)
@mcp.tool()
if __name__ == "__main__":mcp.run(transport='sse')

2.2.client

client这里就是连接mcp服务的时候与stdio不同，然后在main里面调用的时候传递的就是server启动的url地址

async def connect_to_server(self, url: str):"""连接到基于 HTTP SSE 的 MCP 工具服务器"""sse_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(sse_client(url))self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(*sse_transport))await self.session.initialize()response = await self.session.list_tools()tools = response.toolsprint("\n已连接到服务器, 可用工具:", [tool.name for tool in tools])
async def main():client = MCPClient()try:await client.connect_to_server('http://0.0.0.0:8000/sse')await client.chat_loop()finally:await client.cleanup()

2.3.效果

启动服务端python server.py
启动客户端python client.py
网页端测试mcp dev server.py
在这里插入图片描述

3.使用官方文件

这里我测试了一个操作键鼠，截屏等操作的ScreenPilot，首先git代码，进入环境。
安装依赖包pip install -r requirements.txt
他的代码是stdio的交互（我没找到sse的），所以client我就用第一个stdio里面的，server就用官方的main文件，所以运行python C:\Users\robot\Desktop\mcp\stdio\client.py C:\Users\robot\Desktop\mcp\ScreenPilot\main.py就可以调用这个服务。
在这里插入图片描述

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以下是关于 Cypress 和 Playwright 跨浏览器测试的基本知识总结： 一、工具核心差异 维度CypressPlaywright浏览器支持Chromium 系为主（需配置支持其他浏览器）原生支持 Chromium/Firefox/WebKit架构设计同进程运行远程协议控制（CDP/WebDriver）执行速度较快（内存运行）快速…...

编程日记 2025/5/1 11:04:33

【Python学习路线】零基础到项目实战

目录 &#x1f31f; 前言技术背景与价值当前技术痛点解决方案概述目标读者说明 &#x1f9e0; 一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明技术选型对比 &#x1f4bb; 二、实战演示环境配置要求核心代码实现运行结果验证 ⚡ 三、性能对比测试方法论量化数据对比…...

编程日记 2025/5/1 11:03:30

26个脑影像工具包合集分享：从预处理到SCI成图

为方便各位脑科学研究者更好地使用优质的开源工具&#xff0c;本期脑海科技实验室汇总了近期整理的脑影像分析软件&#xff0c;希望可以帮助大家。 脑影像分析软件汇总 本次总结脑影像工具包合集&#xff08;点击本条文字内容跳转&#xff09; 工具包包括 1、CONN&#xff1…...

编程日记 2025/5/1 11:02:25

C# 高效操作excel文件

C#高效操作Excel文件指南 一、主流Excel处理方案对比 方案类型特点适用场景​​EPPlus​​第三方库功能全面&#xff0c;性能好&#xff0c;支持.xlsx复杂Excel操作&#xff0c;大数据量​​NPOI​​第三方库支持.xls和.xlsx&#xff0c;功能全面兼容旧版Excel文件​​Closed…...

编程日记 2025/5/1 11:01:22