🚀 MCPY-CLI: 快速从 Python 文件构建 MCP 服务

🚀 MCPY-CLI: 快速从 Python 文件构建 MCP 服务

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欢迎使用 mcpy-cli！本指南将帮助您快速上手，通过简单的步骤创建、运行、转换和部署自己的 MCP (模型上下文协议) 服务。

什么是 mcpy-cli？

这是一个专为简化 MCP 服务开发而设计的工具包。它能帮助您：

• 📦 快速打包：将一个或是多个 Python 函数或脚本转换为标准 MCP 服务
• 🚀 一键部署：通过命令行快速启动或发布服务
• 🔄 自动路由：根据文件结构自动生成服务接口
• 🌐 灵活配置：支持多种传输协议，持久化和缓存

🔥 快速开始

1. 环境要求：

Python >= 3.10, 且安装了 FastMCP, 推荐安装 uv

# 使用 pip 下载
pip install mcpy-cli

# 使用 uv (如已安装)
uv pip install mcpy-cli

# 使用 uv (未安装)
pip install uv
uv pip install mcpy-cli

2. MCP 服务示例

mcpy-cli example

3. 搭建 MCP 服务

# 假设在根目录下有一个 sample_tools.py 的文件
mcpy-cli run --source-path sample_tools.py

或者如果你安装了 uv

uvx --from mcpy-cli mcpy-cli --source-path sample_tools.py run

服务启动后，访问测试页面： http://localhost:8080/mcp-server/mcp

推荐使用 MCP inspector 打开该页面

📖 使用指南

🔬 核心工具：run & package

本项目提供两种将 .py 脚本转换为 MCP 服务的工具，本地运行工具（run）和打包（package)

1. 本地运行

• 使用 mcpy-cli run 命令可以在本地将多个 Python 文件中的函数部署为指定端口的 MCP 服务
• 支持自动重载，适合开发调试

2. 打包

• 使用 mcpy-cli package 命令可以将指定文件夹打包在一个名为 project 的文件夹之中
• 提供一个 start.sh 作为启动服务的脚本，方便部署和修改

# 启动服务
mcpy-cli run --source-path /path/to/your/code --port 8080
# 或者使用 uvx
uvx mcpy-cli run --source-path /path/to/your/code --port 8080

# 打包服务（用于生产部署）
mcpy-cli package --source-path /path/to/your/code --package-name my-service
# 或者使用 uvx
uvx mcpy-cli package --source-path /path/to/your/code --package-name my-service

# 查看帮助
mcpy-cli --help
# 或者使用 uvx
uvx mcpy-cli --help

🛠️ 两种架构模式

本项目提供两种不同的 MCP 服务架构，您可以根据具体需求选择：

📋 Composed 模式（组合模式）- 默认

工作原理：

• 创建一个主 FastMCP 实例作为"宿主"
• 每个 Python 文件创建独立的 FastMCP 子实例
• 所有子实例挂载到主实例下，通过前缀+分隔符的方式区分不同的工具

使用示例：

# 使用组合模式（默认）
mcpy-cli run --source-path ./my_tools --mode composed

# 访问地址：http://localhost:8080/mcp-server/mcp
# 工具调用：tool_file1_add, tool_file2_calculate 等

🔀 Routed 模式（路由模式）

工作原理：

• 每个 Python 文件创建独立的 FastMCP 实例
• 每个实例分配独立的路由路径
• 按照文件目录结构自动生成访问路径

使用示例：

# 使用路由模式
mcpy-cli run --source-path ./my_tools --mode routed

# 访问地址：
# http://localhost:8080/math_tools - 数学工具模块
# http://localhost:8080/text_tools - 文本工具模块
# http://localhost:8080/data_tools - 数据工具模块

基础参数说明

参数	描述	默认值
--source-path	包含 Python 代码的文件或目录	当前目录
--port	服务监听端口	8080
--host	服务监听地址	127.0.0.1
--mcp-name	服务名称	自动生成
--mode	架构模式 (composed/routed)	composed
--legacy-sse	使用传统SSE传输 (已弃用)	关闭

🤝 客户端使用

使用本地运行工具启动服务后，您可以通过以下方式调用：

1. MCP Inspector

使用 MCP Inspector，在左上角选择【streamable-http】，输入生成的服务 url （默认地址为 http://localhost:8080/mcp-server/mcp)

2. 使用支持 MCP 的客户端

以 CherryStudio 为例

🧀 进阶配置

1. 传输协议选择

mcpy-cli 支持多种传输协议配置：

• 默认模式（Streamable HTTP）：推荐使用，更稳定和简单

  mcpy-cli run --source-path ./my_tools
  

• 传统SSE模式：通过 --legacy-sse 启用（已弃用，仅供兼容性使用）

  mcpy-cli run --source-path ./my_tools --legacy-sse
  

  ⚠️ 注意：传统SSE模式在某些云环境（如Knative/Istio）中可能遇到路径问题，建议使用默认的Streamable HTTP模式。

2. 服务持久化

mcpy-cli 支持通过事件存储（EventStore）实现服务持久化和状态恢复功能。当启用此特性时，服务会将 JSON-RPC 消息存储起来，允许在服务中断或重启后从特定事件点恢复执行。

• 实现方式：默认使用 SQLiteEventStore，将事件数据保存在本地 SQLite 数据库文件中。
• 启用方法：在启动服务时，使用 --enable-event-store 标志。
• 数据库路径：可以通过 --event-store-path 参数指定事件存储数据库文件的路径。如果未指定，默认为 ./mcp_event_store.db。

# 启用事件存储并指定数据库路径
mcpy-cli run --source-path ./my_tools --enable-event-store --event-store-path ./my_service_events.db

此功能对于需要长时间运行或维护会话状态的 MCP 服务特别有用。

3. 缓存

为了提高性能并减少重复计算，工具提供了会话级别的工具调用缓存（SessionToolCallCache）。

• 工作机制：此缓存是内存中的，它会存储在特定用户会话中工具调用的结果。当在同一会话中以相同的参数再次调用同一工具时，可以直接从缓存中返回结果，而无需重新执行工具函数。
• 适用场景：此缓存主要在“有状态 JSON 响应模式”（stateful JSON response mode）下激活并发挥作用。
• 生命周期：缓存内容与用户会话绑定，会话结束或清除时，相关缓存也会被清除。

此机制有助于优化那些在会话中可能被频繁调用的工具的响应速度。

📚 更多资源

• 完整文档
• 架构设计指南
• 最佳实践