MCP From Zero: Quick Data

从零开始了解 MCP：快速数据

目的：学习如何通过将工具扩展为可复用的 Agentic 工作流（ADW，也就是带工具的提示词），构建强大的模型上下文协议（MCP）服务。

Quick-Data

Quick-Data 是一个 MCP 服务，可让你的 Agent 对 .json 和 .csv 文件进行任意数据分析。

我们将 Quick-Data 作为一个具体用例，专门用于尝试 MCP 服务的各个组成部分：提示词 > 工具 > 资源。

有关 MCP 服务的详情，请参阅 quick-data-mcp。

引导性问题

我们将围绕三个引导性问题进行尝试：

1. 如何通过组合使用工具、资源和提示词，最大限度地发挥自定义 MCP 服务的价值？
2. 构建 MCP 服务的最佳代码库架构是什么？
3. 我们能否构建一个可用于快速构建 MCP 服务的 Agentic 工作流（带工具的提示词）？

了解 MCP 组件

MCP 服务包含三个主要构件，可扩展 AI 模型的能力：

工具

是什么：AI 模型可调用以执行操作的函数。

何时使用：当你希望 AI 根据特定领域的用例，在低到中等原子化程度上执行某项操作时。

示例：

@mcp.tool()
async def create_task(title: str, description: str) -> dict:
    """Create a new task."""
    # AI can call this to actually create tasks
    return {"id": "123", "title": title, "status": "created"}

资源

是什么：AI 模型可读取和访问的数据。

何时使用：当你希望 AI 读取信息时，例如用户资料、配置、状态或任何数据源。

示例：

@mcp.resource("users://{user_id}/profile")
async def get_user_profile(user_id: str) -> dict:
    """Get user profile by ID."""
    # AI can read this data to understand users
    return {"id": user_id, "name": "John", "role": "developer"}

提示词

是什么：用于发起特定类型对话的预构建对话模板。

何时使用：当你希望为 AI 提供结构化的起点，以便在特定领域的用例中执行常见、可重复的工作流时。

示例：

@mcp.prompt()
async def code_review(code: str) -> str:
    """Start a code review conversation."""
    # AI gets a structured template for code reviews
    return f"Review this code for security and performance:\n{code}"

快速决策指南

• 需要 AI 执行操作？ → 使用 工具
• 需要 AI 读取数据？ → 使用 资源
• 需要可复用的 Agentic 工作流（ADW）？ → 使用 提示词

快速设置

若要使用 Quick Data MCP 服务：

1. 进入 MCP 服务目录：

   cd quick-data-mcp/
   

2. 为你的 MCP 客户端进行配置：

   # Copy the sample configuration
   cp .mcp.json.sample .mcp.json
   
   # Edit .mcp.json and update the --directory path to your absolute path
   # Example: "/Users/yourusername/path/to/quick-data-mcp"
   

3. 测试服务：

   uv run python main.py
   

有关完整的设置和使用文档，请参阅 quick-data-mcp/README.md。

资源

• MCP 客户端：https://modelcontextprotocol.io/clients
• Claude Code 资源支持的 Github Issue：https://github.com/anthropics/claude-code/issuesç/545

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