第一部分：MCP协议基础与实践

第3期从零开始创建MCP服务器：Python实现指南

本节将详细介绍如何使用Python创建自己的MCP服务器，让您能够为AI模型提供自定义功能。通过官方的Python SDK，您可以轻松构建支持资源、提示和工具的服务器。

首先，您需要安装MCP Python SDK，它提供了构建服务器所需的工具。您可以使用pip进行安装：

pip install mcp

或者，如果您使用uv工具（Claude Desktop推荐），请运行：

uv add "mcp[cli]"

在macOS上，可以通过brew install uv安装uv工具。

要创建服务器，您将使用SDK中的FastMCP类。以下是创建步骤：

定义服务器：创建一个Python脚本，例如server.py，导入FastMCP并为服务器命名：
```
from mcp import FastMCP
mcp = FastMCP("My First Server")
```
添加工具：工具是LLM可以调用的函数，使用@mcp.tool()定义。例如，一个加法工具：
```
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""    return a + b
```
添加资源：资源提供数据，使用@mcp.resource()定义。例如，一个问候资源：
```
@mcp.resource("greeting")
def get_greeting(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"
```

开发模式：使用以下命令运行服务器进行测试：
```
mcp dev server.py
```
您可以使用MCP Inspector测试服务器：
```
mcp inspector
```
Claude Desktop集成：要在Claude Desktop中使用服务器，请安装它：
```
mcp install server.py
```
安装后，它将在Claude Desktop中可用，供LLM使用。

这个服务器提供一个返回当前日期和时间的资源。