MCP Server For Local

MCP（Model Context Protocol）简介

官方地址：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 开发的一种开源协议，旨在为 AI 模型提供与外部数据源和工具交互的标准化方式。它就像 AI 应用的“通用接口”，通过客户端-服务器架构，让语言模型（如 Claude）能够安全、高效地访问实时数据、执行操作并扩展功能。MCP 的核心优势在于其统一性与模块化，开发者无需为每个工具或数据源编写定制集成，只需实现 MCP 协议即可让 AI 无缝连接。

我的 MCP 实现：天气查询、谷歌自动检索与摄像头控制

我基于 MCP 开发了一个多功能配置，集成了以下特性，开发者可根据需求自由调整：

• 天气查询：通过 MCP 服务器连接外部天气 API（如 OpenWeatherMap），支持实时获取指定位置的天气预报和警报信息。用户只需输入指定地点，即可获得格式化的天气数据。
• 谷歌自动检索：利用 MCP 工具，AI 可以动态调用谷歌搜索功能，自动检索相关信息并返回结果，适用于需要实时外部知识的场景。
• 拍照实现微表情分析：集成了摄像头操作功能，通过 MCP 定义的工具，开发者可以控制摄像头执行拍摄、流媒体传输等任务，采用轻量化DeepFace，并支持自定义参数配置。

开发者自由配置

此实现的亮点在于其高度可配置性。开发者可以通过修改 MCP 服务器的工具定义（Tools，即 server 服务端）、客户端（client）、服务端代理以及提示模板（Prompts），轻松扩展功能。例如：

• 调整天气查询的 API 端点或返回格式。
• 更改谷歌检索的搜索参数或添加其他搜索引擎。
• 为摄像头控制添加新命令，如调整分辨率或切换设备。

使用场景

这个配置适用于多种场景，例如：

• 智能助手：结合天气和检索功能，为用户提供实时信息支持。
• 自动化工作流：通过摄像头控制与数据检索，构建监控或内容生成系统。
• 开发测试：开发者可基于此模板快速集成新工具，探索 MCP 的潜力。

MCP 的标准化设计让 AI 不再局限于静态知识库，而是能主动与世界交互。我的代码提供了一个开箱即用的示例，欢迎开发者在此基础上自由发挥！

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MCP 环境配置指南

本指南将帮助你快速搭建 MCP（Model Context Protocol）客户端的开发环境，包括创建项目目录、设置虚拟环境以及安装 MCP SDK。以下是具体步骤：

1. 创建项目目录

首先，创建一个新的项目目录并进入其中：

uv init mcp-client
cd MCP-Server-For-Local

2. 创建 MCP 客户端虚拟环境

# 创建虚拟环境
uv venv
.venv\Scripts\activate
source .venv/bin/activate

3. 安装 MCP SDK

uv add mcp
uv pip install numpy==1.23.5 tensorflow==2.12.0 keras==2.12.0 deepface==0.0.   79                                                        
uv pip install dashscope
uv pip install opencv-python
uv pip install selenium

4. main.py运行代码（可选）

from mcp import MCPClient
client = MCPClient()
print("MCP Client initialized!")

运行代码：

python main.py

注意事项

• 依赖工具：本教程假设你已安装 uv。如果没有，请先运行以下命令安装：

  pip install uv
  Windows 用户使用：.venv\Scripts\activate
  Linux/MacOS 用户使用：source .venv/bin/activate
  

  安装完成后，可根据项目需求配置天气查询、谷歌检索或摄像头控制等功能（详见项目文档）。 通过以上步骤，你已成功搭建 MCP 客户端的开发环境，可以开始开发和测试了！