Demo MCP Server

这是一个用于学习目的的简单 MCP (Model Context Protocol) Server 演示项目。

什么是 MCP？

MCP (Model Context Protocol) 是一个开放协议，允许 AI 应用程序（如 Claude）与外部工具和数据源进行通信。通过 MCP，你可以：

• 为 Claude 提供自定义工具
• 集成外部 API 和服务
• 访问本地数据源
• 扩展 Claude 的能力

这个演示 Server 提供的工具

这个 demo MCP server 提供了三个简单的工具：

1. calculate - 执行基本算术运算（加、减、乘、除）
2. get_current_time - 获取当前日期和时间
3. analyze_text - 分析文本统计信息（字数、字符数等）

项目结构

.
├── demo_mcp_server.py    # MCP server 主程序
├── pyproject.toml         # Python 项目配置
├── claude_desktop_config.json  # Claude Desktop 配置示例
└── README.md              # 本文件

安装和运行

1. 安装依赖

使用 uv（推荐）：

uv pip install -e .

或使用 pip：

pip install -e .

2. 测试 Server

你可以直接运行 server 来测试它：

demo-mcp-server

或者使用 Python 运行：

python demo_mcp_server.py

3. 配置 Claude Code 使用此 MCP Server

要配置 Claude Code 使用这个 MCP server，你需要编辑 Claude Code 的配置文件。

Claude Code 配置文件位置：

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

在配置文件中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "demo-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/bytedance/workingspace/lzx-mcp",
        "run",
        "demo-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

或者如果你使用的是系统 Python：

{
  "mcpServers": {
    "demo-server": {
      "command": "demo-mcp-server"
    }
  }
}

注意：将 /Users/bytedance/workingspace/lzx-mcp 替换为你的实际项目路径。

4. 重启 Claude Code

配置完成后，重启 Claude Code 以加载新的 MCP server。

5. 使用 MCP 工具

重启后，你可以在 Claude Code 中这样使用：

请帮我计算 123 乘以 456

获取当前时间

分析这段文本的文字统计：Hello, this is a demo of the MCP server!

MCP Server 工作原理

核心概念

1. Server（服务器）: 提供 tools 和资源的程序
2. Client（客户端）: 使用这些 tools 的应用程序（如 Claude）
3. Tools（工具）: 可以被 AI 调用的函数
4. Transport（传输）: Server 和 client 之间的通信方式（stdio, SSE 等）

代码结构解释

# 1. 创建 Server 实例
app = Server("demo-mcp-server")

# 2. 列出可用工具
@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    # 返回所有可用工具的描述
    return [...]

# 3. 处理工具调用
@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    # 根据 tool name 路由到相应的处理函数
    ...

# 4. 运行 server
async def main():
    async with mcp.server.stdio.stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await app.run(read_stream, write_stream, ...)

扩展建议

想要添加更多工具？只需：

1. 在 list_tools() 中添加新的 Tool 定义
2. 在 call_tool() 中添加对应的处理函数
3. 实现具体的业务逻辑

示例：添加一个新的工具来获取天气信息

Tool(
    name="get_weather",
    description="Get current weather for a city",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "city": {"type": "string", "description": "City name"},
        },
        "required": ["city"],
    },
)

参考资源

• MCP 官方文档
• MCP SDK Python
• Claude Code 文档

License

MIT