[具身智能-335]：mcp server代码示例
MCP（Model Context Protocol）就像是给大模型装上的“万能接口”，让它能安全地连接到你本地的文件、数据库或者各种API。写一个 Server 其实不难，核心就是把你的业务逻辑封装成标准的“工具”、“资源”或“提示词”。
下面我用最流行的 Python SDK，通过两个例子带你快速上手：一个是最基础的“打招呼”工具，另一个是能读取本地文件内容的实用工具。
🛠️ 准备工作
首先，你需要安装官方的 Python SDK：
bash
pip install mcp💻 示例一：最基础的“Hello World”工具
这个例子展示了如何定义一个最简单的工具，接收参数并返回结果。
文件名：server.py
python
from mcp.server.fastmcp import FastMCP # 1. 初始化 MCP 服务器 mcp = FastMCP("Demo Server") # 2. 定义一个工具 (Tool) # 这个工具的作用是：接收一个名字，返回一句问候语 @mcp.tool() def say_hello(name: str) -> str: """ 向指定用户打招呼。 Args: name: 用户的名字 """ return f"你好，{name}！欢迎来到 MCP 的世界。" # 3. 启动服务器 if __name__ == "__main__": # 使用 stdio 模式启动，这是最常用的模式，用于与 Claude Desktop 等客户端通信 mcp.run()🧪 如何测试
你可以使用uvicorn或者直接运行脚本来启动它，但通常我们需要在 MCP 客户端（如 Claude Desktop）中配置它。为了快速验证代码逻辑，你可以写一个简单的测试脚本，或者直接在终端运行python server.py（如果配置了标准输入输出）。
📂 示例二：实用的“文件读取器” (带资源与工具)
这个例子更贴近真实场景：我们不仅提供一个工具来读取文件，还暴露一个资源列表，让 AI 知道有哪些文件可用。
文件名：file_server.py
python
from mcp.server.fastmcp import FastMCP import os # 初始化服务器 mcp = FastMCP("File Manager") # 模拟一个受保护的文件目录 TARGET_DIR = "./test_files" # --- 1. 定义资源 (Resources) --- # 资源通常是只读的数据，AI 可以参考它们 @mcp.resource("dir://files") def list_files() -> list[str]: """列出目标目录下的所有文件""" if not os.path.exists(TARGET_DIR): os.makedirs(TARGET_DIR) return ["目录已创建，目前是空的。"] return os.listdir(TARGET_DIR) # --- 2. 定义工具 (Tools) --- # 工具是可以执行操作的函数 @mcp.tool() def read_file_content(filename: str) -> str: """ 读取指定文件的内容。 Args: filename: 文件名（不包含路径） """ # 安全检查：防止路径遍历攻击 if "/" in filename or "\\" in filename: return "错误：为了安全，只允许提供文件名，不允许包含路径。" file_path = os.path.join(TARGET_DIR, filename) if not os.path.exists(file_path): return f"错误：文件 '{filename}' 不存在。" try: with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: return f.read() except Exception as e: return f"读取文件时出错: {str(e)}" @mcp.tool() def create_file(filename: str, content: str) -> str: """ 在目标目录创建一个新文件。 Args: filename: 文件名 content: 文件内容 """ if "/" in filename or "\\" in filename: return "错误：不允许包含路径。" file_path = os.path.join(TARGET_DIR, filename) with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(content) return f"成功创建文件: {filename}" if __name__ == "__main__": mcp.run()🚀 如何运行与调试
MCP Server通常不直接像Web 服务那样运行，而是作为子进程被客户端（如 Claude Desktop）调用。
使用官方 Inspector 调试（推荐）
MCP 官方提供了一个 CLI 工具叫inspector，可以可视化地查看你的 Server 暴露了哪些工具和资源，并进行测试。
安装 inspector：
bashnpx @modelcontextprotocol/inspector python file_server.py(注意：你需要先安装 Node.js 和 npx)
运行后，终端会给出一个本地网址（通常是
http://localhost:5173）。在浏览器打开该网址，你就能在界面上看到
read_file_content和create_file工具，并可以直接输入参数进行测试。
在 Claude Desktop 中使用
如果你想让 Claude 桌面版使用这个 Server，需要修改配置文件。
找到 Claude 的配置文件
claude_desktop_config.json。- Mac:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- Mac:
添加你的 Server 配置：
json{ "mcpServers": { "my-file-manager": { "command": "python", "args": [ "/absolute/path/to/your/file_server.py" ] } } }重启 Claude Desktop，点击左上角的
⚙️图标，你应该能看到 "my-file-manager" 连接成功。此时你就可以直接问 Claude：“帮我列出文件”，“帮我读取 test.txt”等。
📌 核心概念总结
- @mcp.tool(): 将函数暴露给 AI。AI 可以决定调用它，并传入参数。
- @mcp.resource(): 暴露数据源。AI 可以读取这些数据作为上下文（Context），但通常不会修改它。
- @mcp.prompt(): (示例中未展示) 用于预定义提示词模板，帮助 AI 更好地完成特定任务。
这两个示例涵盖了 MCP 开发中 90% 的需求。你可以从修改file_server.py开始，尝试接入你自己的业务逻辑。