Simple MCP Server & Client Sample (with Gemini Function Calling)

简易 MCP 服务与客户端示例（使用 Gemini Function Calling）

概述

• 什么是 MCP（Model Context Protocol）？
  一种让机器学习模型或 AI Agent 调用外部工具（API）的协议。

• 本仓库的目的

  • “如何构建最简 MCP 服务和客户端？”
  • “希望使用 LLM（Gemini）自动选择要调用的工具。”
    这是为满足上述需求而整理的备忘录。

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文件结构

• mcp_simple_server1.py
  最简 MCP 服务示例。

• mcp_simple_client1.py
  最简 MCP 客户端示例（用于确认连接）。

• mcp_simple_server2.py
  最简 MCP 服务示例。
  提供greet和farewell两个工具。

• mcp_simple_client2.py
  使用 Gemini function calling 的 MCP 客户端。
  LLM 会根据时间自动选择greet或farewell，并调用服务。

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运行环境

• Python 3.13（应该也能在 3.10 及以上版本运行）
• fastmcp >= 2.5.2
• google-genai >= 1.18.0
• uv（不使用也能运行，但建议使用以提升速度）

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安装与运行

1. 安装所需软件包

uv init
uv add google-genai
uv add fastmcp

2. 获取 Gemini API 密钥，并将其设置为环境变量GEMINI_API_KEY
   （可在 Google AI Studio 免费获取）

3. 启动服务和客户端的示例

• 单独启动服务（示例）

  python mcp_simple_client1.py
  

• 运行客户端并连接 Gemini（示例）

  python mcp_simple_client2.py
  

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用法

• 所有示例代码都可以直接复制并运行。
• 通过 Gemini 的 function calling，将根据时间选择工具的任务交给 LLM。

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注意事项

• 为了保持简洁，省略了错误处理和异常处理。
• 在实际业务或服务实现中，请添加适当的验证、日志和异常处理。

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许可证

可自由使用 MIT 许可证等。
本内容仅供备忘和示例用途。请自行承担使用风险。