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FastMCP 实战：构建计算器 MCP 服务器与客户端

该文档详细介绍了如何使用 FastMCP 框架来构建和集成计算器 MCP 服务器与客户端。它首先指导用户初始化并设置开发环境，包括创建虚拟环境和安装 FastMCP。接着，文档展示了MCP 服务器的开发过程，通过 main.py 文件定义了加、减、乘、除、幂等计算工具，并配置了项目元数据文件 pyproject.toml。此外，文档还提供了构建和发布服务器到 PyPI 的步骤，以及运行 MCP 服务器的方法，包括使用 MCP Inspector 进行调试和通过 FastMCP CLI 运行。最后，文档展示了MCP 客户端的开发，演示了客户端如何调用服务器上的工具，并深入探讨了将 MCP 客户端与 OpenAI 集成，实现通过自然语言与计算器服务器进行交互的能力。

创建 MCP 服务器

初始化

uv init calculator-mcp-server
cd calculator-mcp-server

创建虚拟环境

uv venv

Using CPython 3.10.9 interpreter at: /opt/miniconda/bin/python3.10
Creating virtual environment at: .venv
Activate with: source .venv/bin/activate

激活虚拟环境

source .venv/bin/activate
fastmcpmcpmcp-servermcp-clientpythonopenaiuvmcp-inspectorcalculator

MCP Python SDK

概述

Model Context Protocol 允许应用程序以标准化的方式为 LLM 提供上下文，将提供上下文的关注点与实际的 LLM 交互分离开来。这个 Python SDK 实现了完整的 MCP 规范，使您能够轻松地：

  • 构建可连接到任何 MCP 服务器的 MCP 客户端
  • 创建暴露资源、提示和工具的 MCP 服务器
  • 使用标准传输方式如 stdio 和 SSE
  • 处理所有 MCP 协议消息和生命周期事件

安装

将 MCP 添加到您的 Python 项目中

我们推荐使用 uv 来管理您的 Python 项目。在由 uv 管理的 Python 项目中，通过以下方式将 mcp 添加到依赖项：

uv add "mcp[cli]"

或者，对于使用 pip 管理依赖的项目：

pip install mcp

运行独立的 MCP 开发工具

要使用 uv 运行 mcp 命令：

uv run mcp

快速开始

让我们创建一个简单的 MCP 服务器，它暴露一个计算器工具和一些数据：

mcp-python-sdkmcppythonfastmcpllmsdkclaude-desktopmcp-inspectorstdiosse