MCPioneer 🚀

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为 AI Agent 构建自定义 MCP 服务

MCPioneer 是一个适合初学者的项目，演示如何使用 Python 创建自定义 MCP（Message/Command/Processing）服务。此服务充当桥梁，用于扩展 AI Agent 的功能，让它们能够执行调用 API、访问数据库和运行自定义工具等外部任务。

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📚 什么是 MCP？

MCP 服务提供 AI Agent 可访问的工具、资源和服务，以增强其功能。可以把它想象成 AI 随时可以打开的“工具箱”，在需要超出基本能力的外部帮助时使用。

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⚙️ 使用的技术

• Python 3.10+
• MXGp Python SDK
• UV Package Manager
• Claude Desktop（用于测试）

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🚀 快速开始

1. 安装 UV（更好的包管理器）

• Windows：

  iwr -useb https://mirror.ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/astral-sh/uv/main/scripts/install.ps1 | iex
  

• Mac/Linux：

  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  

2. 初始化项目

uv init .
uv add mcp cli

3. 创建简单的 MCP 服务

示例 main.py：

from mcp_servers.fast_mcp import FastMCP

server = FastMCP(name="DemoServer")

@server.tool
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

@server.resource
def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

server.run()

4. 将 MCP 服务安装到 Claude Desktop

uv run mcp install main.py

5. 配置 Claude Desktop

• 前往 设置 → 开发者 → 编辑配置。
• 如有需要，手动将服务添加到配置中。
• 如果没有立即看到 MCP 服务，请重启 Claude Desktop。

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🛠️ 项目结构

MCPioneer/
├── main.py
├── README.md
├── .venv/ (created automatically)
└── uv.toml

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✨ 作者

由 Nithin 倾心打造。 ❤️