文章总结： 本文详细介绍了如何使用Python和FastMCP库从零开始创建MCP服务器，通过定义工具函数、配置ClaudeDesktop客户端实现AI能力扩展。文档包含完整的环境准备、代码实现、测试部署流程，并提供了调用真实API等进阶建议。 综合评分： 75 文章分类： 安全开发,安全工具,应用安全,解决方案,安全培训
如何写MCP
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信安路漫漫 信安路漫漫
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2026年4月16日 07:03 上海
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前面已经介绍了一些关于claude，skills和MCP的基本知识，今天这篇文章来看看如何创建一个自己的MCP。
制作一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器，本质上就是创建一个能让 AI 发现并调用的“标准化工具包”。它不是为每个 AI 框架单独写集成代码，而是遵循一个统一协议，让你的工具或数据源能被任何兼容 MCP 的客户端（如 Claude Desktop、Cursor IDE）使用。
下面，我将带你从零开始，用 Python 快速构建一个属于自己的 MCP 服务器。
🛠️ 第一步：环境准备
首先，你需要安装 Python 和一个非常方便的 MCP 开发库 FastMCP。
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安装 Python
确保你的电脑已安装 Python 3.9 或更高版本。
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创建项目目录
在命令行中，创建一个新文件夹并进入。
mkdirmy-first-mcpcd my-first-mcp
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安装 FastMCP
使用 pip 安装这个库，它能极大简化 MCP 服务器的创建过程。
pip install fastmcp
💻 第二步：编写你的第一个 MCP 服务器
我们将创建一个简单的 MCP 服务器，它提供一个“获取天气”的工具。
1)在你的项目目录中，创建一个名为 server.py 的文件。
2)将以下代码复制进去：
# server.pyfrom fastmcp import FastMCP# 1. 创建一个 MCP 服务器实例mcp = FastMCP("天气查询服务")# 2. 定义一个工具（Tool）# @mcp.tool() 装饰器会自动将这个函数暴露给 [email protected]()def get_weather(city: str) -> str: """ 获取指定城市的当前天气信息。
Args: city (str): 城市名称，例如 '北京', 'Shanghai'。
Returns: str: 描述天气的字符串。 """ # 这里为了演示，我们返回一个固定的字符串 # 在实际应用中，你可以在这里调用真实的天气 API return f"今天 {city} 的天气是：晴朗，气温 25°C。"# 3. 启动服务器if __name__ == "__main__": # 以 stdio 模式运行，这是与桌面客户端通信的标准方式 mcp.run()
代码解析：
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FastMCP(“天气查询服务”)：初始化一个 MCP 服务器，并给它起个名字。
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@mcp.tool()：这是核心！这个装饰器告诉 MCP：“嘿，把下面这个函数变成一个 AI 可以调用的工具”。函数的文档字符串（docstring）会被 AI 用来理解这个工具的功能。
🔌 第三步：连接并测试你的 MCP
现在服务器代码写好了，你需要一个 MCP 客户端来连接和测试它。最常用的是 Claude Desktop。
1.找到配置文件
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- 编辑配置文件
用文本编辑器打开这个文件，并添加你的 MCP 服务器配置。你需要填写你 server.py 文件的完整绝对路径。
{ "mcpServers": { "my-weather-mcp": { "command": "python", "args": [ "/你的/完整/项目/路径/my-first-mcp/server.py" ] } }}
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注意
在 Windows 系统中，路径分隔符是 \，例如 “C:\Users\YourName\Projects\my-first-mcp\server.py”。
- 重启 Claude Desktop
保存配置文件后，完全关闭并重新启动 Claude Desktop。它会自动读取配置并启动你的 MCP 服务器。
4.开始对话测试
打开 Claude Desktop，像平常一样开始对话。你可以直接问：
“今天上海的天气怎么样？”
Claude 会自动发现你新添加的 get_weather 工具，并调用它来获取信息，然后给你一个生动的回答。
🚀 进阶：让你的 MCP 更强大
掌握了基础之后，你可以探索 MCP 的更多能力：
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资源 (Resources)
除了工具，你还可以暴露数据资源。比如，你可以创建一个资源，让 AI 能读取你本地的某个文件或数据库。
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提示词模板 (Prompt Templates)
你可以预定义一些高质量的提示词模板，让 AI 在特定场景下快速调用，保证输出质量。
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连接远程服务
MCP 不仅限于本地。你可以通过 SSE (Server-Sent Events) 等方式连接到一个远程的 MCP 服务器，比如高德地图等服务商提供的官方 MCP。
通过以上步骤，你就成功制作并部署了自己的第一个 MCP 服务器，将你的代码能力通过标准化的方式赋予了 AI。
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