MCP 服务器开发

本章将带你深入了解如何构建一个 MCP Server（服务器）。你可以根据自己的技术栈选择 Node.js (TypeScript) 或 Python。

开发前言

MCP 服务器的主要任务是向 MCP 客户端（如 Claude Desktop）公开：

• Tools（工具）：可执行的动作。
• Resources（资源）：暴露的数据（文件、数据库等）。
• Prompts（提示词）：预设的交互模板。

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选项 A：使用 Node.js / TypeScript 开发

这是目前的官方推荐选择，社区插件最丰富。

1. 环境搭建

# 创建并进入目录
mkdir my-mcp-server && cd my-mcp-server
npm init -y

# 安装核心 SDK 和开发工具
npm install @modelcontextprotocol/sdk
npm install -D typescript @types/node
npx tsc --init

2. 编写最简代码 (index.ts)

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { ListToolsRequestSchema, CallToolRequestSchema } from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";

const server = new Server(
  { name: "MyNodeServer", version: "1.0.0" },
  { capabilities: { tools: {} } }
);

// 定义工具
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => ({
  tools: [{
    name: "ping",
    description: "简单的连接测试",
    inputSchema: { type: "object", properties: {} }
  }]
}));

// 调用工具
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "ping") {
    return { content: [{ type: "text", text: "Pong!" }] };
  }
  throw new Error("Tool not found");
});

// 使用标准输入输出启动
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

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选项 B：使用 Python 开发

Python SDK 同样由官方维护，非常适合做数据分析、机器学习相关的 MCP 插件。

1. 环境搭建

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate

# 安装 MCP SDK
pip install mcp

2. 编写最简代码 (server.py)

import asyncio
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp.types import Tool, TextContent

server = Server("MyPythonServer")

# 定义工具列表
@server.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="ping",
            description="简单的连接测试",
            inputSchema={"type": "object", "properties": {}}
        )
    ]

# 定义工具调用逻辑
@server.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "ping":
        return [TextContent(type="text", text="Pong from Python!")]
    raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")

async def main():
    # 建立 Stdio 连接
    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await server.run(read_stream, write_stream, server.create_initialization_options())

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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调试与配置

无论哪种语言开发的服务器，配置到 Claude Desktop 的方式都是一致的。

1. 获取运行命令

• Node.js: 需要先 tsc 编译成 JS，然后 node dist/index.js。
• Python: 通常是 python /path/to/server.py。

2. 修改配置文件

在 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "my-node-server": {
      "command": "node",
      "args": ["D:/proj/my-mcp-server/dist/index.js"]
    },
    "my-python-server": {
      "command": "python",
      "args": ["D:/proj/my-mcp-server/server.py"]
    }
  }
}

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小结

• ✅ Node.js 和 Python 都可以开发完美的 MCP 服务器或客户端。
• ✅ 服务器 (Server) 负责提供能力，客户端 (Client) 负责消费能力。
• ✅ 通信核心：通常使用 Stdio（标准输入输出）进行最直接的本地进程间通信。

练习

1. 尝试使用 Python 编写一个可以读取当前系统时间的 MCP 工具。
2. 尝试使用 Node.js 编写一个能够读取本地 JSON 文件的 MCP 资源。