模型上下文协议服务器搭建：完整指南

理解 MCP 的本质

模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 已经成为大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 与开发者工具之间至关重要的沟通桥梁。它将 AI 的运行环境与开发者工具解耦。想象一下，一个位于本地服务器上的 Python 脚本，旨在返回一个特定的 ‘秘密词’。这个简单的例子突显了 MCP 控制上下文的能力。LLMs 本质上不了解本地环境，因此依赖外部提示来访问和解释上下文数据。MCP 充当了这个关键的中介，确保对本地资源进行受控和安全的访问。

MCP 的起源可以追溯到 Anthropic，但其应用范围已经超越了单一的供应商。尽管 LLM 提供商之间可能存在竞争倾向，但 MCP 的价值主张已经促成了广泛的支持。作为一种连接组织，MCP 有望成为各种工具不可或缺的一部分，并且随着其功能与工具的无缝集成，它可能会逐渐淡化到后台。MCP旨在成为各种工具中一个不可或缺的组件，它极大的简化了开发者的工作，并确保了AI模型能够正确、高效地理解和处理上下文信息。

设置您的环境

准备 Python 环境

首先，建立一个 Python 环境。这可以在任何安装了 Python 的系统上完成，例如 MacBook。关键是创建一个隔离的环境来有效地管理依赖项。

1. 创建虚拟环境：使用命令 python3 -m venv venv 创建一个名为 ‘venv’ 的虚拟环境。虚拟环境能够隔离不同项目的依赖关系，避免版本冲突等问题。

2. 激活虚拟环境：

   • 在 macOS/Linux 上：source venv/bin/activate
   • 在 Windows 上：venv\Scripts\activate

激活虚拟环境后，您的终端提示符会发生变化，通常会显示虚拟环境的名称，表示您已经进入了该环境。所有后续的 Python 包安装都将仅限于该虚拟环境，不会影响到全局 Python 环境或其他虚拟环境。

安装 MCP 库

激活 Python 环境后，下一步是安装必要的 MCP 库。这些库提供了创建和管理 MCP 服务器所需的工具和功能。

使用 pip（Python 包安装程序）来安装所需的库：