如何将MCP客户端-服务器开发与部署一气呵成?
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或

在人工智能领域, 模型上下文协议 正逐渐成为一种标准化的通信方式,它简化了大型语言模型 与各种工具之间的交互。本文将深入探讨如何快速开发和部署 MCP 客户端和服务器, 涵盖从零开始的 TCP 服务器搭建、自定义二进制协议设计、云服务器部署流程以及性能优化技巧。
什么是 MCP?
MCP 是一个旨在连接 LLM 和外部工具的标准协议。它允许 LLM 通过调用各种工具来 其功能。与传统的 API 集成相比,MCP 提供了一种结构化、可 的方式来利用外部资源。
MCP 的通信方式
MCP 支持三种主要的通信方式:
- stdio本地部署模式,适用于对延迟要求不高的场景。
- sse服务器发送事件 ,支持长连接和双向通信。
- streamableHttp流式 HTTP,提供更灵活的控制和更好的性能。
客户端开发
TCP 服务端搭建
搭建一个简单的 TCP 服务端以作为 MCP 的客户端示例,希望大家...。
安装依赖
pip install mcp httpx openai
编写服务端代码
import asyncio
import json
from mcp import FastMCP # or FastClient if using older versions
async def handle_mcp: # Use FastAPI app context here for proper context management. FastAPI isn't used in this minimal example but is a common framework choice. Consider using a library like `uvicorn` for deployment. return await app.mcp_handler
app = FastMCP # Initialize MCP client with appropriate settings and your OpenAI API key. app.include_router, routes=) app = FastAPI # Create a basic FastAPI app to handle requests to /mcp
@app.post # Use a decorator to register handler function as an endpoint for MCP requests. async def mcp_handler: return "Hello from MCP Server!"
if __name__ == "__main__": # Example usage within a server context # Not part of core client implementation but shows how it might be used in an actual application asyncio.run) # Run server using asyncio event loop print # Adjust port as needed
配置说明
- server的代码逻辑比较简单,核心是提供给client一个tool说明和API调用.
- mcp 的通信方式总共有三种:stdio、sse、streamableHttp,stdio是本地部署的方式,后面两种支持远程访问.
服务端开发
基于FastAPI的SSE服务
安装FastAPI及依赖库 pip install fastapi uvicorn httpx mcp openai 编写服务端代码 from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request from fastapi import HTTPException from typing import List from mcp import FastMCP FastAPI = FastAPI FastMCP = FastClient @FastAPI.route async def mcppost: return {"message": "Hello from server"} @FastAPI.route async def testget: return {"message": "Hello from server"},另起炉灶。
行吧... if name == "main": uvicorn.run
云端部署
平心而论... STDIO 与 SSE 的对比与选择 . 选择取决于具体场景需求. 产品功能价格腾讯云支持多个模型收费阿里云支持多个模型收费
测试与调试
使用telnet进行测试
. 可以使用 telnet 或其他网络工具进行初步测试.`
或

在人工智能领域, 模型上下文协议 正逐渐成为一种标准化的通信方式,它简化了大型语言模型 与各种工具之间的交互。本文将深入探讨如何快速开发和部署 MCP 客户端和服务器, 涵盖从零开始的 TCP 服务器搭建、自定义二进制协议设计、云服务器部署流程以及性能优化技巧。
什么是 MCP?
MCP 是一个旨在连接 LLM 和外部工具的标准协议。它允许 LLM 通过调用各种工具来 其功能。与传统的 API 集成相比,MCP 提供了一种结构化、可 的方式来利用外部资源。
MCP 的通信方式
MCP 支持三种主要的通信方式:
- stdio本地部署模式,适用于对延迟要求不高的场景。
- sse服务器发送事件 ,支持长连接和双向通信。
- streamableHttp流式 HTTP,提供更灵活的控制和更好的性能。
客户端开发
TCP 服务端搭建
搭建一个简单的 TCP 服务端以作为 MCP 的客户端示例,希望大家...。
安装依赖
pip install mcp httpx openai
编写服务端代码
import asyncio
import json
from mcp import FastMCP # or FastClient if using older versions
async def handle_mcp: # Use FastAPI app context here for proper context management. FastAPI isn't used in this minimal example but is a common framework choice. Consider using a library like `uvicorn` for deployment. return await app.mcp_handler
app = FastMCP # Initialize MCP client with appropriate settings and your OpenAI API key. app.include_router, routes=) app = FastAPI # Create a basic FastAPI app to handle requests to /mcp
@app.post # Use a decorator to register handler function as an endpoint for MCP requests. async def mcp_handler: return "Hello from MCP Server!"
if __name__ == "__main__": # Example usage within a server context # Not part of core client implementation but shows how it might be used in an actual application asyncio.run) # Run server using asyncio event loop print # Adjust port as needed
配置说明
- server的代码逻辑比较简单,核心是提供给client一个tool说明和API调用.
- mcp 的通信方式总共有三种:stdio、sse、streamableHttp,stdio是本地部署的方式,后面两种支持远程访问.
服务端开发
基于FastAPI的SSE服务
安装FastAPI及依赖库 pip install fastapi uvicorn httpx mcp openai 编写服务端代码 from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request from fastapi import HTTPException from typing import List from mcp import FastMCP FastAPI = FastAPI FastMCP = FastClient @FastAPI.route async def mcppost: return {"message": "Hello from server"} @FastAPI.route async def testget: return {"message": "Hello from server"},另起炉灶。
行吧... if name == "main": uvicorn.run
云端部署
平心而论... STDIO 与 SSE 的对比与选择 . 选择取决于具体场景需求. 产品功能价格腾讯云支持多个模型收费阿里云支持多个模型收费
测试与调试
使用telnet进行测试
. 可以使用 telnet 或其他网络工具进行初步测试.`

