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本文动手实现一个简单的MCP服务端的编写，并通过MCP Server 实现成绩查询的调用。

一、配置环境

安装mcp和uv,  mcp要求python版本 Python >=3.10;

pip  install   mcppip install    uv

二、编写并启用服务端

# get_score.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from typing import Dict, Union
import asyncio
# 创建MCP服务器实例
mcp = FastMCP("ScoreQueryServer")# 学生成绩数据
scores: Dict[str, int] = {"语文": 85,"数学": 90,"英语": 88,
}@mcp.tool()
async def get_score(subject: str) -> Union[str, Dict[str, int]]:"""查询指定科目的分数Args:subject: 要查询的科目名称Returns:如果科目存在，返回包含分数的字典如果科目不存在，返回错误信息字符串"""if subject in scores:return {subject: scores[subject]}return f"错误：没有找到科目 '{subject}' 的成绩"if __name__ == "__main__":try:print("成绩查询服务正在启动，等待连接...")mcp.run(transport='stdio')except Exception as e:print(f"服务器启动失败: {str(e)}")

此处使用简单的get_score函数模拟。

python   get_score.py

使用上述命令运行代码

在vscode插件中安装cline,具体操作参考简单谈谈很火的MCP( Model Context Protocol，模型上下文协议)-CSDN博客

三、使用cline调用服务端

将下面的内容粘贴

"score": {"autoApprove": [],"disabled": false,"timeout": 60,"command": "python","args": ["xxx/xxx/get_score.py"],"env": {},"transportType": "stdio"}}

 "xxx/xxx/get_score.py"应该为自己本地的绝对路径。

当左侧的指示灯为绿色时，表示连接成功。

在cline中输入“语文成绩是多少”。LLM会调用该工具进行查询。

“The Chinese language (语文) score is 85.”为LLM查询到的结果。

四、本地调试到服务端

mcp  dev  get_score.py

输入y,回车。出现下面的内容表示启用成功。进入http://127.0.0.1:6274

 点击左侧的connect进行连接。

点击get_score这个Tool. 

输出结果，表示server没有问题。 

通过学习MCP服务端的编写，可以提高对MCP的深入理解。

官网MCP服务端代码。For Server Developers - Model Context Protocol