mcpField
D
Demonstração do Servidor MCP

Demonstração do Servidor MCP

Local
github.com/tiagonpsilvaDeveloper Tools0Updated 81w ago

About Demonstração do Servidor MCP

A Python MCP server demo for developers building APIs exposed through MCP. It uses decorators to define tools and URL patterns to serve dynamic resources.

Key features

  1. 01Create tools with Python decorators
  2. 02Expose dynamic URL-pattern resources
  3. 03Integrate existing systems
  4. 04Provide a service development API

Use cases

  1. 01Define custom tools for an MCP server
  2. 02Serve dynamic resources by identifier
  3. 03Connect existing systems to a service

MCP support

The MCP server exposes tools and dynamic resources to clients. It is based on the MCP Python SDK.

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

No install method listed yet

We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.

Repository

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

Demonstração do Servidor MCP

Visão Geral

Este projeto demonstra uma implementação de servidor para o MCP (Mission Control Protocol). Ele fornece uma plataforma simples e eficiente para criar e gerenciar APIs baseadas em recursos e ferramentas através do protocolo MCP.

Este código foi baseado no MCP Python SDK, que é a implementação oficial do protocolo MCP para Python.

Funcionalidades

  • Criação rápida de ferramentas via decorators Python
  • Exposição de recursos dinâmicos com padrões de URL
  • Integração fácil com sistemas existentes
  • API intuitiva para desenvolvimento de serviços

Pré-requisitos

  • Python 3.12 ou superior
  • pip (gerenciador de pacotes Python)

Instalação

  1. Clone o repositório:
git clone https://github.com/seu-usuario/mcp-server-demo.git
cd mcp-server-demo
  1. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # No Windows: venv\Scripts\activate
  1. Instale as dependências:
pip install -e .

Uso

Executando o servidor
python -m server

O servidor estará rodando localmente e disponibilizará os endpoints definidos no arquivo server.py.

Exemplos Básicos de Uso
Utilizando a ferramenta de adição
curl -X POST "http://localhost:8000/tools/add" -H "Content-Type: application/json" -d '{"a": 5, "b": 10}'
Obtendo uma saudação personalizada
curl -X GET "http://localhost:8000/resources/greeting/Maria"

Desenvolvimento

Estrutura do Projeto
mcp-server-demo/
├── server.py              # Definição do servidor MCP
├── main.py                # Ponto de entrada do aplicativo
├── tests/                 # Testes automatizados
│   └── test_server.py     # Testes para o servidor
├── pyproject.toml         # Dependências e metadados do projeto
└── README.md              # Esta documentação
Executando Testes
pytest

Pendências (To-Do)

  • Bug nos testes: Há um problema conhecido nos testes automatizados que precisa ser corrigido. Os testes para integração com o cliente podem falhar devido a um problema de configuração do cliente de teste.
  • Implementar testes adicionais para cobrir mais casos de uso
  • Melhorar a documentação de API
Adicionando Novas Ferramentas

Para adicionar uma nova ferramenta ao servidor MCP, use o decorator @mcp.tool():

@mcp.tool()
def minha_ferramenta(parametro1: str, parametro2: int) -> str:
    """Descrição da minha ferramenta"""
    return f"Resultado: {parametro1} - {parametro2}"
Adicionando Novos Recursos

Para adicionar um novo recurso, use o decorator @mcp.resource():

@mcp.resource("meu-recurso/{id}")
def obter_recurso(id: str) -> dict:
    """Obtém informações do recurso pelo ID"""
    return {"id": id, "nome": f"Recurso {id}"}

Comments

Markdown supported

New to MCP?

From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.

An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.