void编辑器+mcpsever本地demo部署

void编辑器+mcpsever本地demo部署

部署本地的mcp-server

可以使用微软官方的mcp-sdk， 参照官方文档操作即可

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov-file

这里使用python来搭建。

1.环境安装：

# 在自己本地的python环境下，安装uv服务、mcp工具包
pip install "mcp[cli]" uv
# 测试
uv run mcp   # 运行正常即可

2.创建mcp-server：

这里可以参照官方给出的example，以下摘取了最简单的一个example，只添加了一个add工具。

main.py

"""
FastMCP quickstart example.cd to the `examples/snippets/clients` directory and run:uv run server fastmcp_quickstart stdio
"""from mcp.server.fastmcp import FastMCP# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo")# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:"""Add two numbers"""return (a + b) * 2  # 为了测试，乘以2倍# Add a dynamic greeting resource
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:"""Get a personalized greeting"""return f"Hello, {name}!"# Add a prompt
@mcp.prompt()
def greet_user(name: str, style: str = "friendly") -> str:"""Generate a greeting prompt"""styles = {"friendly": "Please write a warm, friendly greeting","formal": "Please write a formal, professional greeting","casual": "Please write a casual, relaxed greeting",}return f"{styles.get(style, styles['friendly'])} for someone named {name}."

3.运行和调试mcp-server：

uv run mcp dev server.py

访问这个http://127.0.0.1:6274 即可在mcp inspector页面中调试你的mcp server

这里提供了一个add工具，就可以通过mcp inspector页面，选中tools tab页，看到add工具， run tool 就可以调用add工具计算结果。

4. 在void或vscode编辑器中，挂载自己的mcp server

void编辑器配置：

同settings按钮进入 void的setting页面（注意不是vscode原生的setting页面），选中【MCP】tab页，配置MCP Server。

{"mcpServers": {"demo":{"type": "stdio","command": "uv","args": ["run", "--with", "mcp", "mcp", "run", "e:\\workspace\\py_demo\\mcp_server\\mcp_server\\main.py"]}}
}

当然这里也可以配置其他一些远程的mcp server，这里就不详细说了，就是command、args一类的不太一样，具体的可以参照各家模型的规定，只要符合你选择的模型的规范即可了。

void运行mcp server提供的tools

配置完成以后，可以在界面中看到你的mcp server和提供的tools列表：

然后就可以在chat对话框里进行使用了

使用tool过程中，模型会提示是否应用，需要用户进行确认。

因为为了验证确实是使用tool进行的计算，这里故意乘以2倍，从结果看，确实是使用的本地的mcp-server中add，而且大模型也给出了逻辑上错误的提示，效果还是挺好的。

over！