mcp 学习第二篇
在上一篇文章中我们简要的介绍了MCP协议的要素，并使用python动手写了一个mcp demo程序，实现了mcp client和mcp server，调用新出的Qwen3-32b模型，实现了使用自然语言对本地sqlite数据库的查询和修改。今天我们将使用mcp协议的规则和官方提供的工具，将昨天demo代码改造为一个可以发布的mcp server，并加载到通义灵码和cherry studio中。
mcp的官方文档中提供了非常详细的说明和例子代码。MCP 简介 - MCP 中文文档。
mcp官方推荐的python运行工具是uv，uv是一个用rust开发的python项目和包管理工具。
一、搭建开发环境
我这里使用的环境是
- windows11
- vscode（版本: 1.100.2）
- 通义灵码（vscode插件）
- cherry studio 国人开发无需科学上网
安装uv
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
之后请务必重启你的终端，以确保 uv 命令被识别
# 为我们的项目创建一个新 directory
uv init sqlite_mcp
cd sqlite_mcp# 创建 virtual environment 并激活它
uv venv
.venv\Scripts\activate# 安装依赖库
uv add mcp[cli]
二、编写mcp server代码
将上篇的代码做适当改造即可。
在sqlite_mcp目录下创建代码文件sqlite_mcp.py，可以看到下面的两个工具函数加上了@mcp_tool的装饰器，这种调用方式感觉像flask。
import os
import sqlite3
from typing import Any
from mcp.server.fastmcp import FastMCPmcp = FastMCP("sqlite_mcp") # 初始化 FastMCP serverdef get_all_tables(db_path="mcp_test.db"):"""获取SQLite数据库中所有表的名称"""# 连接到SQLite数据库conn = sqlite3.connect(db_path)# 创建一个游标对象，用于执行SQL命令cursor = conn.cursor()# 执行SQL命令，获取所有表的名称cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")# 从查询结果中提取表名，存储到列表中tables = [table[0] for table in cursor.fetchall()]# 关闭游标cursor.close()# 关闭数据库连接conn.close()# 返回包含所有表名称的列表return tables
@mcp.tool()
def get_all_table_structures():"""获取SQLite数据库中所有表的结构信息 """db_path="mcp_test.db"# 获取数据库中的所有表名tables = get_all_tables(db_path)# 初始化一个字典来存储所有表的结构信息all_structures = {}# 连接到SQLite数据库conn = sqlite3.connect(db_path)# 创建一个游标对象来执行SQL命令cursor = conn.cursor()# 遍历每一张表for table in tables:# 执行PRAGMA命令获取表的结构信息cursor.execute(f"PRAGMA table_info({table})")# 获取所有列信息并存储到字典中columns = cursor.fetchall()all_structures[table] = columns# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()# 返回包含所有表结构信息的字典return all_structures
@mcp.tool()
def execute_query(sql, params=None):"""执行SQL查询并返回结果:param sql: SQL查询语句:param params: SQL查询参数"""db_path="mcp_test.db"try:conn = sqlite3.connect(db_path)conn.row_factory = sqlite3.Row # 结果转字典cursor = conn.cursor()# 执行查询（带参数校验）cursor.execute(sql, params or ())# 自动判断是否为SELECT语句if sql.strip().upper().startswith('SELECT'):results = cursor.fetchall()return [dict(row) for row in results] else:conn.commit()return {"affected_rows": cursor.rowcount}except sqlite3.Error as e:conn.rollback()print(f"数据库错误: {e}")return f"数据库错误: {e}"finally:cursor.close()conn.close()if __name__ == "__main__":# 初始化并运行 servermcp.run(transport='stdio')将上一篇文章中使用测试数据库mcp_test.db也拷贝过来。
使用uv run sqlite_mcp.py来测试一下代码，若没有报错，说明代码没有问题。
三、通义灵码添加mcp server
在vscode中打开通义灵码的智能体对话窗口，模型选择qwen3，点击MCP工具。
点击下面的小图标，打开通义灵码的mcp配置文件。
在mcp配置文件中添加下面的内容，里面的路径为开发目录。
"sqlite_mcp": {"command": "uv","args": ["--directory","D:\\博客\\mcp1\\sqlite_mcp","run","sqlite_mcp.py"]}
添加完成后，就会自动识别出代码中的工具。
下面就可以和数据库对话了，如下图所示，效果还不错。
四、在cherry studio添加mcp server
首先在Cherry Studio官网下载安装 cherry studio。
安装完成，打开页面，点击左下脚的设置按钮，设置要使用的模型，这里选择阿里的qwen3-32b模型，这里要填上api key。
在cherry studio中安装uv工具
在mcp服务器的配置文件中添加上我们的配置项。
添加完成后，选择开启。
这样就配置完成了就可以使用这个mcp server了。
进入对话界面，添加sqlite_mcp这个服务器，就可以与数据库进行对话了。
效果还是很不错的。
参考资料
- MCP 使用教程 | CherryStudio