模型情境協定伺服器設定：完整指南

理解 MCP 的本質

模型情境協定 (Model Context Protocol, MCP) 已經成為大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 和開發者工具之間至關重要的溝通橋樑。 從本質上來說，MCP 將 AI 的運作環境與開發者工具分離。 想像一下，一個位於本地伺服器上的 Python 腳本，旨在返回一個特定的 ‘秘密詞語’。 這個簡單的例子突顯了 MCP 控制情境的能力。 大型語言模型本質上並不知道本地環境，它們依賴外部提示來存取和解釋情境數據。 MCP 作為這個關鍵的中介者，確保對本地資源進行受控和安全的存取。

MCP 的起源可以追溯到 Anthropic，但它的採用範圍已超出單一供應商。 儘管大型語言模型供應商之間可能存在競爭傾向，但 MCP 的價值主張已經激發了廣泛的支持。 作為一種連接組織，MCP 預計將成為各種工具不可或缺的一部分，並且隨著其功能與各種工具的無縫整合，它可能會逐漸隱藏在幕後。

設定您的環境

準備 Python 環境

首先建立 Python 環境。 這可以在任何安裝了 Python 的系統上完成，例如 MacBook。 關鍵是建立一個隔離的環境，以有效地管理依賴項。

1. 建立虛擬環境：使用命令 python3 -m venv venv 建立一個名為 ‘venv’ 的虛擬環境。
2. 啟用虛擬環境：
   • 在 macOS/Linux 上：source venv/bin/activate
   • 在 Windows 上：venv\Scripts\activate

安裝 MCP 函式庫

啟用 Python 環境後，下一步是安裝必要的 MCP 函式庫。 這些函式庫提供了建立和管理 MCP 伺服器所需的工具和功能。

使用 pip（Python 包安裝程式）安裝所需的函式庫：

pip install model-context-protocol

此外，根據您的具體需求，可能需要安裝其他函式庫。 例如，如果您計畫使用網路伺服器，您可能需要安裝像 Flask 或 FastAPI 這樣的函式庫。 這些函式庫將允許您建立一個可以處理來自大型語言模型的請求的伺服器。

建立簡單的 MCP 伺服器

現在我們已經設定了環境並安裝了必要的函式庫，我們可以開始建立一個簡單的 MCP 伺服器。 以下是一個使用 Python 和 model-context-protocol 函式庫的最小範例：