本文动手实现一个简单的MCP服务端的编写，并通过MCP Server 实现成绩查询的调用。

一、配置环境

安装mcp和uv,  mcp要求python版本 Python >=3.10;

pip  install   mcp

pip install    uv

二、编写并启用服务端

# get_score.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from typing import Dict, Union
import asyncio
# 创建MCP服务器实例
mcp = FastMCP("ScoreQueryServer")

# 学生成绩数据
scores: Dict[str, int] = {
    "语文": 85,
    "数学": 90,
    "英语": 88,
}

@mcp.tool()
async def get_score(subject: str) -> Union[str, Dict[str, int]]:
    """
    查询指定科目的分数
    
    Args:
        subject: 要查询的科目名称
        
    Returns:
        如果科目存在，返回包含分数的字典
        如果科目不存在，返回错误信息字符串
    """
    if subject in scores:
        return {subject: scores[subject]}
    return f"错误：没有找到科目 '{subject}' 的成绩"

if __name__ == "__main__":
    try:
        print("成绩查询服务正在启动，等待连接...")
        mcp.run(transport='stdio')
    except Exception as e:
        print(f"服务器启动失败: {str(e)}")

此处使用简单的get_score函数模拟。

python   get_score.py

使用上述命令运行代码

在vscode插件中安装cline,具体操作参考简单谈谈很火的MCP( Model Context Protocol，模型上下文协议)-CSDN博客

三、使用cline调用服务端

将下面的内容粘贴

"score": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "command": "python",
      "args": [
        "xxx/xxx/get_score.py"
      ],
      "env": {},
      "transportType": "stdio"
    }
  }

 "xxx/xxx/get_score.py"应该为自己本地的绝对路径。

当左侧的指示灯为绿色时，表示连接成功。

在cline中输入“语文成绩是多少”。LLM会调用该工具进行查询。

“The Chinese language (语文) score is 85.”为LLM查询到的结果。

四、本地调试到服务端

mcp  dev  get_score.py

输入y,回车。出现下面的内容表示启用成功。进入http://127.0.0.1:6274

 点击左侧的connect进行连接。

点击get_score这个Tool. 

输出结果，表示server没有问题。 

通过学习MCP服务端的编写，可以提高对MCP的深入理解。

官网MCP服务端代码。For Server Developers - Model Context Protocol