如何使用模型上下文協(xié)議構(gòu)建自定義工具 原創(chuàng)
本文介紹如何構(gòu)建模型上下文協(xié)議（MCP）服務(wù)器以擴(kuò)展人工智能功能。創(chuàng)建可以無(wú)縫集成人工智能模型的工具，并通過(guò)arXiv論文搜索實(shí)現(xiàn)進(jìn)行演示。
模型上下文協(xié)議（MCP）在人工智能開(kāi)發(fā)領(lǐng)域變得越來(lái)越重要，它可以實(shí)現(xiàn)人工智能模型和外部工具之間的無(wú)縫集成。本指南將探討如何創(chuàng)建MCP服務(wù)器，通過(guò)自定義工具實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)人工智能功能。
什么是模型上下文協(xié)議？
模型上下文協(xié)議允許人工智能模型以標(biāo)準(zhǔn)化的方式與外部工具和服務(wù)進(jìn)行交互。它使像Claude這樣的人工智能助手能夠執(zhí)行自定義功能、處理數(shù)據(jù)并與外部服務(wù)交互，同時(shí)保持一致的界面。
MCP服務(wù)器開(kāi)發(fā)入門
在開(kāi)始創(chuàng)建MCP服務(wù)器時(shí)，需要對(duì)Python和異步編程有基本的了解。以下介紹設(shè)置和實(shí)現(xiàn)自定義MCP服務(wù)器的過(guò)程。
設(shè)置項(xiàng)目
創(chuàng)建MCP服務(wù)器最簡(jiǎn)單的方法是使用官方的MCP服務(wù)器創(chuàng)建工具。其中有兩個(gè)選擇：
1 # Using uvx (recommended)
2 uvx create-mcp-server
3
4 # Or using pip
5 pip install create-mcp-server
6 create-mcp-server
這將創(chuàng)建一個(gè)基本的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)：
Plain Text
1 my-server/
2 ├── README.md
3 ├── pyproject.toml
4 └── src/
5 └── my_server/
6 ├── __init__.py
7 ├── __main__.py
8 └── server.py實(shí)施首個(gè)MCP服務(wù)器
首先創(chuàng)建一個(gè)實(shí)例：創(chuàng)建一個(gè)arXiv論文搜索工具，人工智能模型可以使用它來(lái)獲取學(xué)術(shù)論文。以下是實(shí)現(xiàn)方法：
1 import asyncio
2 from mcp.server.models import InitializationOptions
3 import mcp.types as types
4 from mcp.server import NotificationOptions, Server
5 import mcp.server.stdio
6 import arxiv
7
8 server = Server("mcp-scholarly")
9 client = arxiv.Client()
10
11 @server.list_tools()
12 async def handle_list_tools() -> list[types.Tool]:
13 """
14 List available tools.
15 Each tool specifies its arguments using JSON Schema validation.
16 """
17 return [
18 types.Tool(
19 name="search-arxiv",
20 description="Search arxiv for articles related to the given keyword.",
21 inputSchema={
22 "type": "object",
23 "properties": {
24 "keyword": {"type": "string"},
25 },
26 "required": ["keyword"],
27 },
28 )
29 ]
30
31 @server.call_tool()
32 async def handle_call_tool(
33 name: str, arguments: dict | None
34 ) -> list[types.TextContent | types.ImageContent | types.EmbeddedResource]:
35 """
36 Handle tool execution requests.
37 Tools can modify server state and notify clients of changes.
38 """
39 if name != "search-arxiv":
40 raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")
41
42 if not arguments:
43 raise ValueError("Missing arguments")
44
45 keyword = arguments.get("keyword")
46 if not keyword:
47 raise ValueError("Missing keyword")
48
49 # Search arXiv papers
50 search = arxiv.Search(
51 query=keyword,
52 max_results=10,
53 sort_by=arxiv.SortCriterion.SubmittedDate
54 )
55 results = client.results(search)
56
57 # Format results
58 formatted_results = []
59 for result in results:
60 article_data = "\n".join([
61 f"Title: {result.title}",
62 f"Summary: {result.summary}",
63 f"Links: {'||'.join([link.href for link in result.links])}",
64 f"PDF URL: {result.pdf_url}",
65 ])
66 formatted_results.append(article_data)
67
68 return [
69 types.TextContent(
70 type="text",
71 text=f"Search articles for {keyword}:\n"
72 + "\n\n\n".join(formatted_results)
73 ),
74 ]關(guān)鍵組件說(shuō)明
- 服務(wù)器初始化。服務(wù)器使用標(biāo)識(shí)MCP服務(wù)的唯一名稱進(jìn)行初始化。
- 工具登記。@server.list_tools（）裝飾器使用JSON Schema注冊(cè)可用的工具及其規(guī)范。
- 工具實(shí)施。使用@server.call_tool()裝飾器處理人工智能模型調(diào)用工具時(shí)的實(shí)際執(zhí)行。
- 響應(yīng)格式。工具返回結(jié)構(gòu)化的響應(yīng)，這些響應(yīng)可以包括文本、圖像或其他嵌入資源。
MCP服務(wù)器開(kāi)發(fā)的最佳實(shí)踐
- 輸入驗(yàn)證。始終使用JSON模式徹底驗(yàn)證輸入?yún)?shù)。
- 錯(cuò)誤處理。實(shí)現(xiàn)全面的錯(cuò)誤處理以提供有意義的反饋。
- 資源管理。正確管理外部資源和連接。
- 文檔。提供對(duì)工具及其參數(shù)的清晰描述。
- 類型安全。使用Python的類型提示來(lái)確保整個(gè)代碼的類型安全。
測(cè)試MCP服務(wù)器
測(cè)試MCP服務(wù)器有兩種主要方法：
1.使用MCP檢查器
對(duì)于開(kāi)發(fā)和調(diào)試，MCP Inspector提供了一個(gè)測(cè)試服務(wù)器的友好界面：
lain Text
1 npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /your/project/path run your-server-name檢查器將顯示一個(gè)URL，可以在瀏覽器中訪問(wèn)該URL以開(kāi)始調(diào)試。
2.與Claude Desktop集成
使用Claude Desktop測(cè)試MCP服務(wù)器：
（1）找到Claude Desktop配置文件：
MacOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
（2）添加MCP服務(wù)器配置：
1 {
2 "mcpServers": {
3 "mcp-scholarly": {
4 "command": "uv",
5 "args": [
6 "--directory",
7 "/path/to/your/mcp-scholarly",
8 "run",
9 "mcp-scholarly"
10 ]
11 }
12 }
13 }對(duì)于已發(fā)布的服務(wù)器，可以使用更簡(jiǎn)單的配置：
1 {
2 "mcpServers": {
3 "mcp-scholarly": {
4 "command": "uvx",
5 "args": [
6 "mcp-scholarly"
7 ]
8 }
9 }
10 }（3）啟動(dòng)Claude Desktop——現(xiàn)在應(yīng)該可以在工具列表中看到工具（例如“search-arxiv”）：
測(cè)試清單：
- 驗(yàn)證工具注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)
- 測(cè)試輸入驗(yàn)證
- 檢查錯(cuò)誤處理
- 驗(yàn)證響應(yīng)格式
- 確保適當(dāng)?shù)馁Y源清理
與人工智能模型的集成
一旦MCP服務(wù)器準(zhǔn)備就緒，它就可以與支持模型上下文協(xié)議的人工智能模型集成。該集成使人工智能模型能夠：
- 通過(guò)list_tools端點(diǎn)發(fā)現(xiàn)可用工具
- 調(diào)用具有適當(dāng)參數(shù)的特定工具
- 處理響應(yīng)并將其融入其交互中
例如，當(dāng)與Claude Desktop集成時(shí)，MCP工具會(huì)出現(xiàn)在“可用的MCP工具”列表中，從而在對(duì)話過(guò)程中可以直接訪問(wèn)這些工具。然后，人工智能可以利用這些工具來(lái)增強(qiáng)其能力——在arXiv示例中，Claude可以在討論中實(shí)時(shí)搜索和引用學(xué)術(shù)論文。
常見(jiàn)挑戰(zhàn)與解決方案
- 異步操作。確保正確處理異步操作以防止阻塞。
- 資源限制。實(shí)現(xiàn)適當(dāng)?shù)某瑫r(shí)和資源限制。
- 錯(cuò)誤恢復(fù)。設(shè)計(jì)健壯的錯(cuò)誤恢復(fù)機(jī)制。
- 狀態(tài)管理。在并發(fā)操作中謹(jǐn)慎處理服務(wù)器狀態(tài)。
結(jié)論
構(gòu)建MCP服務(wù)器為擴(kuò)展人工智能功能提供了新的可能性。通過(guò)遵循本指南和最佳實(shí)踐，可以創(chuàng)建與人工智能模型無(wú)縫集成的健壯工具。arXiv搜索實(shí)現(xiàn)的示例展示了如何創(chuàng)建實(shí)用且有用的工具來(lái)增強(qiáng)人工智能功能。
無(wú)論是構(gòu)建研究工具、數(shù)據(jù)處理服務(wù)還是其他人工智能增強(qiáng)功能，模型上下文協(xié)議都提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的方式來(lái)擴(kuò)展人工智能模型功能。用戶可以構(gòu)建自己的MCP服務(wù)器，并為不斷增長(zhǎng)的人工智能工具和服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)做出貢獻(xiàn)。
本文作者的官方MCP Scholarly服務(wù)器已被MCP存儲(chǔ)庫(kù)接受為社區(qū)服務(wù)器。可以在??此處??的社區(qū)部分找到它。
資源
- ??Model Context Protocol Documentation??
- ??MCP Official Repository??
- ??MCP Python SDK??
- ??MCP Python Server Creator??
- ??MCP Server Examples??
- ??arXiv API Documentation??
- ??Example arXiv Search MCP Server??
為了更深入地了解MCP及其功能，可以瀏覽官方MCP文檔，該文檔提供了有關(guān)協(xié)議規(guī)范和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)的全面信息。?
原文標(biāo)題：??Building Custom Tools With Model Context Protocol??，作者：Aditya Karnam Gururaj Rao，Arjun Jaggi
