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MCP Servers Template

MCP Servers Template

本地服务
github.com/gupta-ujjwal开发工具479 周前更新

关于 MCP Servers Template

MCP Servers Template 是面向本地开发的 Python MCP 服务模板,适合希望参考示例搭建服务的开发者。仓库包含天气、计算器和本地文件笔记服务,可作为不同工具实现的起点。

主要功能

  1. 01天气预警与预报工具
  2. 02基础和高级数学运算
  3. 03本地文件笔记管理
  4. 04提供三种服务实现示例

适用场景

  1. 01参考天气服务实现位置预报
  2. 02构建包含数学运算的 MCP 服务
  3. 03创建和检索本地笔记

MCP 相关

该模板包含天气、计算器和笔记三种 MCP 服务实现,分别向 MCP 客户端提供天气查询、数学运算和本地笔记管理工具。

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。

代码仓库

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 服务模板

此仓库提供了一个模板,用于在本地开发中搭建模型上下文协议(MCP)服务。其中包含不同 MCP 服务实现的示例:

  1. Weather API - 提供天气预警和预报
  2. Calculator - 基本和高级数学运算
  3. Notes - 简单的记事功能,使用本地文件存储

注意:此项目需要 Python 3.10 或更高版本。关于如何使用正确的 Python 版本,请参阅脚注。

项目结构

├── servers/          # MCP server implementations
│   ├── calculator.py # Calculator server implementation
│   ├── notes.py      # Notes server implementation
│   └── weather.py    # Weather API server implementation
├── docs/             # Documentation for the servers
├── requirements.txt  # Python dependencies
└── README.md         # This file

要求

  • Python 3.10+
  • FastMCP 库
  • requirements.txt 中列出的其他依赖项
  • UV 包管理器(推荐,可加快安装速度)

设置

  1. 克隆仓库:

    git clone <repository-url>
    cd mcp-server-templates
    
  2. 设置虚拟环境(推荐):

    python -m venv venv
    source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
    
  3. 安装 UV 包管理器(如果尚未安装):

    pip install uv
    
  4. 使用 UV 安装依赖项:

    uv pip install -r requirements.txt
    

用法

运行 MCP 服务

每个 MCP 服务都可以使用 MCP 开发服务命令运行:

Weather API 服务
mcp dev servers/weather.py

Weather API 提供以下工具:

  • get_alerts:获取美国某个州的天气预警
  • get_forecast:根据纬度和经度获取某个地点的天气预报
Calculator 服务
mcp dev servers/calculator.py

Calculator 提供的数学运算包括:

  • 基本运算:加、减、乘、除
  • 高级运算:幂、平方根、立方根、阶乘、对数等
  • 三角函数:正弦、余弦、正切
Notes 服务
mcp dev servers/notes.py

Notes 服务提供笔记管理功能,包括:

  • add_note:使用标题和内容创建新笔记
  • list_notes:获取所有已保存的笔记
  • get_note:按 ID 获取特定笔记
  • delete_note:按 ID 删除笔记
  • search_notes:查找包含特定关键词的笔记
  • update_note:修改现有笔记的标题或内容

VS Code 集成

这些 MCP 服务可以集成到 Visual Studio Code 中,以供 AI 助手使用。配置 settings.json,添加以下内容:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "weather": {
        "command": "bash",
        "args": [
          "-c",
          "source {AbsolutePathToTheFolder}/venv/bin/activate && uv --directory {AbsolutePathToTheFolder} run servers/weather.py"
        ]
      },
      "calculator": {
        "command": "bash",
        "args": [
          "-c",
          "source {AbsolutePathToTheFolder}/venv/bin/activate && uv --directory {AbsolutePathToTheFolder} run servers/calculator.py"
        ]
      },
      "notes": {
        "command": "bash",
        "args": [
          "-c",
          "source {AbsolutePathToTheFolder}/venv/bin/activate && uv --directory {AbsolutePathToTheFolder} run servers/notes.py"
        ]
      }
    }
  }
}

许可证

此项目采用 Apache License 2.0 许可。详情请参阅 LICENSE 文件。


脚注

使用 Python 3.10+

  1. 检查 Python 版本:

    python --version
    
  2. 如有需要,安装 Python 3.10 或更高版本:

    • macOS(使用 Homebrew):
      brew install [email protected]
      
    • Linux:
      sudo apt-get update
      sudo apt-get install python3.10
      
    • Windows:从 python.org 下载安装程序
  3. 使用 pyenv 管理多个 Python 版本(推荐):

    # Install pyenv
    brew install pyenv  # macOS
    
    # Install Python version
    pyenv install 3.10.0
    
    # Set local Python version
    pyenv local 3.10.0
    
  4. 将 UV 与 pyenv 搭配使用:

    # After setting up pyenv and activating your environment
    pip install uv
    uv pip install -r requirements.txt
    

参考资料和延伸阅读

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。