这是一个使用 Python 构建的最小化 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，旨在提供一个快速启动 MCP 服务器的模板。它展示了 MCP 服务器的核心能力：托管资源、注册工具和定义 Prompt 模板。

主要功能点

• 打招呼工具 (Hello Tool): 提供一个简单的工具，可以根据名称返回一个包含可配置问候语的字符串。问候语从环境变量 'MCP_GREETING' 读取。
• Markdown 资源 (Markdown Resource): 托管并提供一个静态的 Markdown 文件（位于 'resources/example.md'）作为资源，供 LLM 客户端访问和使用。
• Prompt 示例 (Prompt): 包含一个基础的 Prompt 模板示例，展示如何定义可定制的 LLM 交互 Prompt。
• 环境配置支持: 部分配置（如问候语）支持通过环境变量设置。

安装步骤

1. 确保您已安装 Python。

2. 克隆或下载本项目代码。

3. 在项目根目录下，使用 pip 安装所需的依赖：

   pip install .
   

服务器配置（供 MCP 客户端使用）

MCP 服务器通常由兼容的 MCP 客户端（例如某些 IDE 扩展）启动和管理。客户端需要知道如何找到并运行您的 MCP 服务器。以下是客户端可能需要的关键配置信息及其说明：

• 服务器名称 (server name): 用于客户端界面显示和内部识别，本项目名称为 "MCP Python Starter"。
• 启动命令 (command): 运行服务器的可执行文件或脚本。对于本项目，启动命令是 'python server.py'。
• 命令参数 (args): 传递给启动命令的参数，用于指定服务器的传输协议等。对于本项目，推荐使用标准 I/O 协议，参数为 'stdio'。

结合以上信息，客户端通常会配置一个服务器条目，包含 'name', 'command', 'args' 等字段，以便能够正确启动并连接到该 MCP 服务器。

基本使用方法

安装并配置完成后，您可以使用兼容的 MCP 客户端（如支持 MCP 协议的 VS Code 扩展）连接到此服务器。客户端将能够：

1. 发现服务器提供的能力（即已注册的工具、资源和 Prompt）。
2. 请求读取 'example://md' 资源的内容。
3. 调用名为 'say_hello' 的工具，并传递所需的参数（如一个名字）。
4. 利用 'greeting_prompt' Prompt 模板与 LLM 进行交互。

服务器会通过标准 I/O ('stdio') 与客户端进行 JSON-RPC 通信，接收请求并返回响应。