MCP协议之天气演练

为什么要手动实现MCP服务器？

大型语言模型（如Claude、GPT）虽能生成文本，但无法直接操作现实世界的数据和工具。MCP服务器就像AI的"双手" ，让模型能够：
查询数据库获取实时数据
调用API执行具体操作（如发送邮件）
访问本地文件系统

通过Simple-MCP-Server项目，开发者无需从零造轮子，可快速实现以下功能：

• 标准化JSON-RPC 2.0协议通信
• 自动工具发现与路由
• 类型安全的参数校验

️ 环境准备（3分钟）

1. 安装基础工具

bash
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 代码解读
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# 创建虚拟环境
python -m venv mcp-env
source mcp-env/bin/activate  # Windows: mcp-envScriptsactivate

# 安装依赖
pip install mcp-sdk requests  # 核心SDK+HTTP库

注：推荐Python 3.8+，避免SSL兼容性问题

2. 克隆示例项目

bash
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 代码解读
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git clone https://github.com/ruslanmv/Simple-MCP-Server-with-Python.git
cd Simple-MCP-Server-with-Python

核心代码解析（带优化建议）

1. 工具类定义（原始代码优化）

python
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 代码解读
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from mcp_sdk import Tool
import requests

class WeatherTool(Tool):
    """获取城市天气（优化版）"""
    def run(self, city: str) -> dict:
        """添加类型注解和错误处理"""
        try:
            url = f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_KEY&q={city}"
            response = requests.get(url, timeout=5.0)
            data = response.json()
            return {
                "temperature": data["current"]["temp_c"],
                "condition": data["current"]["condition"]["text"]
            }
        except Exception as e:
            return {"error": f"Weather API failed: {str(e)}"}

优化点：

• 增加类型提示（city: str）
• 添加超时和异常处理
• 返回结构化数据而非原始API响应

2. 服务器启动（支持热重载）

python
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 代码解读
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from mcp_sdk import MCP
from weather_tool import WeatherTool  # 导入自定义工具

mcp = MCP(port=8080, debug=True)  # 开启调试模式
mcp.register_tool(WeatherTool(), name="get_weather")

if __name__ == "__main__":
    mcp.start(auto_reload=True)  # 开发时自动重载

关键参数说明：

• port: 指定服务端口（默认8080）
• auto_reload: 代码修改后自动重启

实战演示：查询天气

1. 启动服务器

bash
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python server.py
# 输出示例：MCP Server running on http://0.0.0.0:8080

2. 通过客户端调用

python
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from mcp_sdk import MCPClient

client = MCPClient("http://localhost:8080")
result = client.call_tool("get_weather", {"city": "北京"})
print(result)  # 输出：{'temperature': 25, 'condition': '晴'}

3. 在AI应用中集成

配置Cursor/Claude Desktop连接本地MCP服务器：

1. 打开设置 → MCP → 添加服务器
2. 输入URL：http://localhost:8080
3. 测试工具是否可见