在东说念主工智能工夫快速发展的今天，奈何有用整合各类用具才智成为栽植大模子实用性的要道。Claude推出的MCP（Model Collaboration Protocol）契约恰是为处理这一需求而联想的圭臬化交互决策。
这里通过一个加法贪图器的齐全杀青案例，写代码之前需要给与一个编码用具。在 AI 盛行确当下当然要给与一款 AI 编程用具。 这里给与字节的 Trae 来开荒MCP劳动的工夫扩充。诚然这里 Trae 除了算作写代码用具，还有即是当成 MCP client，当今像 Cursor、Trae、Cline、Claude Desktop 等齐不错成为MCP Host，而这些用具里创建的智能体就不错成为 MCP Client。
以下是一个齐全MCP劳动的杀青过程：
一、MCP 开荒与使用
Step1：环境准备
安设最新版 python MCP 依赖包：
pip install "MCP[cli]"#诚然你也不错使用uvuv add "MCP[cli]"
Step2：MCP server代码
创建 MCP_calculator_server.py：
# server.pyfrom MCP.server.fastMCP import FastMCP# 创建一个MCP劳动器实例# Demo为劳动器称号，用于标记这个MCP劳动MCP = FastMCP("Demo")# 添加一个加法用具函数# @MCP.tool()障翳器将这个函数注册为MCP用具@MCP.tool()def add(a: int, b: int) -> int: """杀青两个数字相加的功能""" return a + b# 添加一个动态致意资源# @MCP.resource障翳器界说了一个动态URL路由，其中{name}是一个变量部分@MCP.resource("greeting://{name}")def get_greeting(name: str) -> str: """生成个性化的致意语""" return f"Hello, {name}!"# 启动MCP劳动器if __name__ == "__main__": MCP.run()
@MCP.tool 注册为用具
@MCP.resource 注册为资源
契约原语：MCP 界说了三大类“原语”
Resources（资源），资源十分于静态数据块
Tools（用具），资源十分于静态数据块
Prompts（教唆词模板），教唆词模板是一些预设的对话或责任经由。
对于契约原语官方文档中也有相应的先容。
代码使用了 MCP 官方的 python SDK，也即是使用 MCP 的话咱们不错使用现有官方提供的 SDK 不需要咱们我方去杀青。官方有提供 ts、python、java、kotlin、C#的 SDK 及相应的 demo
这里使用的是 python 的 sdk 与 demo，诚然你要是不思写代码也不错胜利使用官方现有的 MCP server 神态。
后头也会具体在 Trae 献艺示。
Step3：MCP servers 建立
代码编写好后，在 Trae 里给与"建筑",再给与 MCP
投入 MCP 后给与添加
给与手动建立
在这里参考示例进行建立
我是在 windows 下的代码，是以建立时旅途是 \\ 双斜杠
{ "MCPServers": { "MCP_calculator_server": { "command": "python", "args": [ "D:\\code\\local\\python\\email\\MCP_calculator_server.py" ] } }}
建立好后，要是 浮现为绿色的勾讲明还是建立到手了
要是出现 “重试”，即是有错，这时不错看一下日记
日记文献为 MCP-servers-host.log,在 MCP 里 Trae 或 cursor 即是 host
Step4：Trae 智能体建立
再创建一个智能体来援用刚才的 MCP 劳动
诚然这里还会出现之前加多过的 MCP server 或内置的一些 MCP server。
不错看到
那诚然 resource 亦然不错触发调用的
到这里就还是完成 MCP 的开荒与调用了。
二、补充内容
1、内置的 MCP server
在新建 MCP Server 时，这里会出现 Trae MCP 市集内置的 MCP server 不错看到官方提供的 MCP server 齐在内部，要是需要使用也瑕瑜常的便捷的。
2、调试 MCP
一般来说写完的代码不错使用 MCP 官方提供的测试用具先来调试我方的神态，这里不错胜利调用和看日记
npx @modelcontextprotocol/inspector python MCP_calculator_server.py
运行号召后，在浏览器翻开调试页面
http://127.0.0.1:6274/
3、调用花式
是否 mcp client 与 mcp server 必须在吞并台电脑上？
这里演示的是使用号召胜利调用腹地文献的花式，一般来说函数好多齐是通过接口的花式提供的。诚然 MCP 亦然扶持的，也即是说是扶持而已调用的。
MCP 传输层处理 clients 和 servers 之间的实质通讯。MCP 扶持多种传输机制：
Stdio 传输
使用圭臬输入/输出进行通讯
适用于腹地程度
通过 HTTP 的 SSE 传输
使用劳动器发送事件进行劳动器到客户端的音问传递
使用 HTTP POST 进行客户端到劳动器的音问传递
通盘传输齐使用 JSON-RPC 2.0 进行消拒接换。
要杀青而已调用，也即是这里说的 sse 的花式，但大略一般网上 sse 的花式齐相等的少。
sse mcp server 神态
import argparsefrom mcp.server.fastmcp import FastMCPfrom starlette.applications import Starlettefrom mcp.server.sse import SseServerTransportfrom starlette.requests import Requestfrom starlette.routing import Mount, Routefrom mcp.server import Serverimport uvicorn# 运滚动 FastMCP 实例mcp = FastMCP("api-mcp-calc")@mcp.tool()def add(a: float, b: float) -> float: """Add two numbers""" return a + b# 创建 Starlette 哄骗def create_starlette_app(mcp_server: Server, *, debug: bool = False) -> Starlette: sse = SseServerTransport("/messages/") async def handle_sse(request: Request) -> None: async with sse.connect_sse( request.scope, request.receive, request._send, ) as (read_stream, write_stream): await mcp_server.run( read_stream, write_stream, mcp_server.create_initialization_options(), ) return Starlette( debug=debug, routes=[ Route("/sse", endpoint=handle_sse), Mount("/messages/", app=sse.handle_post_message), ], )# 主神态进口if __name__ == "__main__": # 创建并运行 Starlette 哄骗 starlette_app = create_starlette_app( mcp._mcp_server, debug=True) uvicorn.run(starlette_app, host='0.0.0.0', port=18080)
然后启动神态：
python api_mcp_calc.py
trac 建立
{ "mcpServers": { "api-mcp-calc": { "url": "http://localhost:18080/sse" } }}
不错看到还是触发调用劳动了
也不错通过inspector 调试http://localhost:18080/sse
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