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天气查询外部工具调用STDIO通信Python服务MCP示例

项目简介

本项目是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器的示例实现，旨在演示如何构建一个能够与AI模型集成的天气服务。它提供了一个简单的天气查询工具，并通过标准的MCP协议与客户端进行通信。

主要功能点

  • 天气信息查询: 提供 'get_current_weather' 工具，允许LLM客户端查询指定地点的当前天气和未来几天的天气预报。
  • MCP 协议支持: 完全实现了 MCP 服务器的核心功能，可以处理来自 MCP 客户端的请求，并按照 MCP 协议规范返回响应。
  • STDIO 传输: 使用标准输入输出 (STDIO) 作为服务器和客户端之间的通信通道，简化了部署和集成过程。
  • 工具注册与调用: 演示了如何注册工具（'get_current_weather'）并处理客户端的工具调用请求，是理解 MCP 工具机制的良好示例。

安装步骤

  1. 安装项目: 推荐使用 UV 包管理器进行安装，根据项目 'README.md' 指示，在项目根目录下执行以下命令：

    uv pip install -e .

    这将安装项目及其依赖。如果您的环境中没有 UV，可以使用 pip 代替，但可能需要额外处理依赖问题。

  2. （可选）安装依赖: 如果上述安装命令未能自动安装依赖，或者您选择使用 pip，请确保安装 'requirements.txt' 文件中列出的依赖包。通常，使用 '-e .' 参数安装时会自动处理依赖。

服务器配置

为了让 MCP 客户端能够连接到这个天气服务服务器，您需要在客户端中配置服务器信息。以下是一个 JSON 格式的配置示例，您需要将其添加到您的 MCP 客户端配置中。

{
  "serverName": "天气服务 (STDIO)",
  "command": "mcp_weather_service_stdio",
  "args": [],
  "transport": "stdio"
}

配置参数说明：

  • 'serverName': 服务器的名称，您可以自定义，用于在 MCP 客户端界面上识别和管理该服务器。例如 "天气服务 (STDIO)"。
  • 'command': 启动 MCP 服务器的可执行命令。在本例中，安装后会生成 'mcp_weather_service_stdio' 命令，可以直接使用。
  • 'args': 启动命令的参数列表。本示例中，服务器启动不需要额外的命令行参数，因此设置为空数组 '[]'。
  • 'transport': 指定服务器使用的传输协议。这里设置为 'stdio'，表示客户端将通过标准输入输出与服务器通信。

请注意： 'command' 的值 'mcp_weather_service_stdio' 是在安装项目后，由 'setup.py' 中的 'entry_points' 配置自动生成的。请确保您的环境已正确安装项目，并且该命令可以被执行。

基本使用方法

  1. 启动服务器: 在安装完成并配置好 MCP 客户端后，您需要先启动天气服务服务器。打开终端，确保您可以在命令行中执行 'mcp_weather_service_stdio' 命令。然后，直接运行该命令即可启动服务器：

    mcp_weather_service_stdio

    服务器启动后，它将监听来自标准输入的 MCP 请求，并通过标准输出发送响应。

  2. 在 MCP 客户端中使用: 在您的 MCP 客户端（例如，兼容 MCP 协议的 LLM 应用或 MCP Inspector）中，确保已添加并启用了之前配置的天气服务服务器。当您向 LLM 提出与天气相关的问题时，例如 “今天北京天气怎么样？”，如果客户端检测到可以调用 'get_current_weather' 工具来回答这个问题，它将自动调用该工具，并将地点信息（例如 "北京"）作为参数发送给天气服务服务器。

  3. 查看天气信息: 天气服务服务器接收到客户端的工具调用请求后，会查询天气数据，并将结果按照 MCP 协议格式返回给客户端。客户端接收到响应后，会将天气信息呈现给用户。例如，LLM 可能会以自然语言回复：“北京今天晴朗，温度25摄氏度...”，或者以结构化数据的形式展示天气预报。

通过以上步骤，您就可以成功搭建并使用这个基于 MCP 的天气服务服务器示例，体验 MCP 协议在连接 LLM 和外部工具方面的强大功能。

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