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作者：算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力

很多读者反馈：通过《用MCP将百度地图能力轻松接入DeepSeek》和《如何用DeepSeek+MCP实现AutoGLM沉思的能力？》的实战，真真切切的感受到了基于AI大模型和 MCP可以非常方便的构建自己的AI智能体工作流。在此基础上，不少读者咨询，如何将自己已有的工具或函数，制作成MCP Server给AI大模型调用呢？

本文从零开始介绍使用FastMCP快速实现MCP Server的全过程！

一，FastMCP简介

FastMCP作为新一代Python风格的MCP服务开发框架，相较传统MCP Server开发需手动编写代码处理协议解析、服务发现、错误处理等底层功能，通过标准化协议实现和自动化代码生成，减少开发者代码编写量70%以上，大大降低了MCP Server或Clients的开发门槛。

FastMCP发布后，迅速受到MCP社区的热烈追捧，Github stars增速迅猛！

GitHub: https://github.com/jlowin/fastmcp。

接下，本文以一个Multiply MCP Server开发为例，展示完整的开发流程。

二，搭建开发环境

首先，请在算力魔方4060上创建虚拟环境，并安装好uv，命令如下所示：

conda create -n myuv python=3.11conda activate myuvpip install uv

然后，用uv安装FastMCP 的Python包，完成开发环境搭建。

uv pip install fastmcp

三，编写并运行my_mcp_server.py

编写my_mcp_server.py文件，如下所示：

from fastmcp import FastMCP, Clientmcp = FastMCP("My MCP Server")@mcp.tool()def greet(name: str) -> str:return f"Hello, {name}! I'm 算力魔方4060!"if __name__ == "__main__":mcp.run(transport="sse", host="127.0.0.1", port=9000)

使用命令：python my_mcp_server.py，启动my_mcp_server。

四，用Cheery Studio快速验证MCP Server

启动Cherry Studio，在“Settings”-> MCP Servers页面配置my_mcp_server。

然后，在AI助手对话框中，启动MCP Server，并输入提示词“show greet to me”，感受LLM调用自己开发的MCP Server。

五，总结

使用FastMCP开发MCP Server，开发者无需关心底层协议实现，只需专注MCP Server的函数实现，大大降低了开发工作量！人人都能开发MCP Server的时代已到来！

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