使用说明（Markdown 格式）

• 项目简介

  • 该仓库中提供了一个可运行的 MCP 类似实现，用于演示如何构建一个 MCP 服务端，包括注册工具、注册资源，以及通过一个简单的入口脚本启动服务器。核心思路是以高速成型的“工具/资源/提示”的上下文服务为基础，向客户端提供资源访问、工具调用和提示渲染等能力，并通过标准化的通信接口与客户端对接。
  • 服务器通过一个简单的入口脚本启动（示例文件位于子目录中），默认以 STDIO 传输方式对接客户端。

• 主要功能点

  • 注册和管理 Tools（工具），客户端可调用并返回结果。
  • 注册和管理 Resources（资源），供 LLM 客户端访问。
  • 提供可扩展的 Prompt/模板定义能力，支持向客户端渲染或提供上下文信息。
  • 基本的服务器启动逻辑，能通过标准输入/输出与 MCP 客户端进行交互（如 stdio 模式）。
  • 针对 MCP 的“从头实现示例”，包括一个示例工具集合（如简单计算器工具）和一个示例入口，便于理解 MCP 服务端的结构与调用方式。

• 安装步骤（简要）

  1. 确保已安装 Python 环境（建议 Python 3.8 及以上）。
  2. 将相关 MCP 服务端代码放到本地工作目录中（仓库内的 MCP 相关示例脚本路径可参考具体子目录）。
  3. 安装所需依赖（如果有需求，请按脚本中注释的依赖清单安装，例如通过 pip 安装所需包）。
  4. 进入包含 server 启动脚本的目录，执行 python3 calculator.py（或对应的入口脚本），即可以 STDIO 传输方式启动 MCP 服务器。
  5. 启动后，MCP 客户端可通过 JSON-RPC 的方式向服务器发送请求，如读取资源、调用工具、获取 Prompt 等，服务器返回 JSON-RPC 响应。

• 服务器配置（MCP 客户端需要的配置，示例为 JSON 配置说明，实际使用时请按客户端要求提供） { "server_name": "365DaysOfData_MCP_Server", "command": "python3", "args": ["16-Project-Based-AgenticAI/01-Single-Agent-System/01-Simple-Projects/01-Building-A-MCP-Server-From-Scratch/calculator.py"], "transport": "stdio", // 传输协议，这里为 STDIO，与入口脚本的启动方式对应 "description": "用于与 MCP 客户端以 JSON-RPC 进行通信的 MCP 服务器实例（工具/资源对接示例）" } 注释说明：

  • server_name：服务器实例的名称，便于在多机/多实例环境中区分。
  • command/args：启动服务器的命令与参数，需确保脚本路径正确，且工作目录合适。
  • transport：客户端连接服务器时使用的传输协议，示例为 stdio（与入口脚本的 transport 设置相匹配）。
  • 该配置仅用于 MCP 客户端建立连接的示例，实际对接可根据客户端实现的需求进行微调。

• 基本使用方法

  1. 启动服务器后，客户端通过 JSON-RPC 请求向 MCP 服务器提出需要的操作（如调用工具、读取资源、获取 Prompt）。
  2. 服务端处理请求并返回 JSON-RPC 响应或相应数据。
  3. 如需扩展：在 calculator.py 等入口脚本中增加新的工具、资源或提示的注册逻辑，确保与 MCP 客户端的调用约定一致。
  4. 如需切换传输协议，请相应修改 client 端配置中的 transport 设置，确保与服务器启动参数相匹配。

• 注意事项

  • 该实现属于示例级 MCP 服务器，适合学习与演示用途，实际生产环境的完整 MCP 服务端需要根据具体的安全、并发、会话管理等需求进行扩展与强化。
  • 若要在正式环境中使用，请确保对接的 MCP 客户端版本兼容本仓库中的实现方式，并按需扩展能力声明与安全控制。