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Anthropic發布的MCP協議，能讓AI智能體與應用程序連接更順暢。不少開發者對它感到困惑，其實為Python應用搭建相關服務器并不復雜。在搭建前，先來了解下為何要采用該協議。

采用MCP協議的意義

便于集成：助力AI智能體與應用程序集成。
簡化開發：把開發復雜性轉移給AI智能體，簡化應用開發流程。
優化連接：讓AI連接工具和數據源更便捷。

若MCP協議成為行業標準，開發人員就必須采用。畢竟手動集成會被AI取代。雖然有人覺得這還早，但搭建相關服務器很輕松，提前掌握就能領先一步。

一、搭建 FastAPI 服務器基礎

創建具有所需功能的FastAPI服務器。FastAPI的入門教程要點如下：

安裝依賴項：

pip install uvicorn, fastapi

創建FastAPI服務器：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "MCP is super cool"}

對于應用程序的每個功能，編寫一個 “路徑操作”，即分配給特定路徑的函數（這里你可以看到路徑 “/” 下的 root 函數），執行HTTP操作（GET、POST、PUT、DELETE等）。

使用uvicorn運行應用程序：

uvicorn main:app --reload

就這樣！你的FastAPI應用程序在 http://127.0.0.1:8000 可用。現在，讓我們將其升級為MCP服務器。

二、升級為 MCP 服務器

安裝fastapi – mcp開源工具：

pip install fastapi-mcp

在FastAPI代碼中添加內容：

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import add_mcp_server

# 你的FastAPI應用
app = FastAPI()

# 將MCP服務器掛載到你的應用上
add_mcp_server(
    app,                 # 你的FastAPI應用
    mount_path="/mcp", # 掛載MCP服務器的路徑
    name="My API MCP", # MCP服務器的名稱
)

這樣MCP服務器會自動生成，在 http://127.0.0.1:8000/mcp 可用。這個地址可以在Cursor（或者任何支持服務器發送事件（SSE）的AI智能體中配置，據說Cline也即將支持MCP）中進行配置。

三、配置與使用 MCP

在Cursor中配置MCP：

設置 -> MCP -> 添加新的MCP
在打開的JSON文件中粘貼以下內容：

{
  "mcpServers": {
    "My First MCP server": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

四、MCP 應用進階：從基礎到擴展的實踐要點

設置完成后，AI智能體現在可以通過標準化協議與你的應用程序進行交互。你可以通過添加更多暴露應用程序不同功能的端點來擴展MCP服務器。MCP的目標是讓集成變得簡單，所以不要把它復雜化！從基本功能開始，根據需要進行擴展。使用FastAPI和fastapi – mcp庫的好處在于，你在以最少的額外代碼添加MCP功能的同時，還能保留FastAPI的所有優點（比如自動生成文檔和類型驗證）。

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原文轉載自：https://mp.weixin.qq.com/s/u70eNh0LjomPZQDwWS597A