关于 MCP Server demo
这是一个用 Python 编写的 MCP 服务演示项目，供开发者在 VS Code 中测试，并配合 GitHub Copilot 的 Agent 模式使用。示例展示如何让 Copilot 调用工具来分析 CSV 和 Parquet 文件。
主要功能
- 01Python MCP 服务示例
- 02在 VS Code 中启动和测试
- 03与 GitHub Copilot Agent 模式配合
- 04演示 CSV 和 Parquet 文件分析
适用场景
- 01在 VS Code 中测试 MCP 服务
- 02让 Copilot 汇总 CSV 文件
- 03让 Copilot 查询 Parquet 行数
MCP 相关
它是供 MCP 客户端测试的示例服务；README 展示了在 VS Code 中启动该服务，并由 Copilot Agent 模式调用工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
MCP 服务演示
这是一个 MCP 服务演示，旨在 VS Code 中进行测试。
基于 Alex Merced 编写的《使用 Python 构建基础 MCP 服务》
开发
启动一个安装了所需软件包和工具的新 Devbox shell：
devbox shell
在 VS Code 中测试
要求
- VSCode 版本 >=1.99.0
说明
- 在 devcontainer 中打开环境（VS Code 命令面板 >
Dev Containers: Reopen in Container） - 运行
task mix-server:run - 打开命令面板并选择
MCP: List Servers - 选择
mix_server - 启动它
- 在提示词文本框旁的下拉选项中选择“Agent”，将 Copilot 设置为
Agent mode。 - 向 Github copilot 提问，例如“总结名为 sample.csv 的 CSV 文件。”或“sample.parquet 中有多少行？”Copilot 会检测合适的工具、调用 MCP 服务并返回结果——由 Python 代码提供支持。
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。