譯者 | 李睿

審校 | 重樓

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(mén)

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：

 # Using uvx (recommended)
 uvx create-mcp-server

 # Or using pip
 pip install create-mcp-server
 create-mcp-server

這將創(chuàng)建一個(gè)基本的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)：

my-server/
 ├── README.md
 ├── pyproject.toml
 └── src/
    └── my_server/
        ├── __init__.py
        ├── __main__.py
          └── 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：

 import asyncio
 from mcp.server.models import InitializationOptions
 import mcp.types as types
 from mcp.server import NotificationOptions, Server
 import mcp.server.stdio
 import arxiv

 server = Server("mcp-scholarly")
 client = arxiv.Client()

 @server.list_tools()
 async def handle_list_tools() -> list[types.Tool]:
    """
    List available tools.
   Each tool specifies its arguments using JSON Schema validation.
    """
    return [
        types.Tool(
            name="search-arxiv",
            description="Search arxiv for articles related to the given keyword.",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "keyword": {"type": "string"},
                },
                "required": ["keyword"],
            },
        )
    ]

 @server.call_tool()
 async def handle_call_tool(
        name: str, arguments: dict | None
 ) -> list[types.TextContent | types.ImageContent | types.EmbeddedResource]:
    """
    Handle tool execution requests.
    Tools can modify server state and notify clients of changes.
    """
    if name != "search-arxiv":
        raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")
    
    if not arguments:
        raise ValueError("Missing arguments")
        
    keyword = arguments.get("keyword")
    if not keyword:
        raise ValueError("Missing keyword")

    # Search arXiv papers
    search = arxiv.Search(
        query=keyword, 
        max_results=10, 
        sort_by=arxiv.SortCriterion.SubmittedDate
    )
    results = client.results(search)
    
    # Format results
    formatted_results = []
    for result in results:
        article_data = "\n".join([
            f"Title: {result.title}",
            f"Summary: {result.summary}",
            f"Links: {'||'.join([link.href for link in result.links])}",
            f"PDF URL: {result.pdf_url}",
        ])
        formatted_results.append(article_data)

    return [
        types.TextContent(
            type="text",
            text=f"Search articles for {keyword}:\n"
                 + "\n\n\n".join(formatted_results)
        ),
    ]

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(chēng)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(lèi)型安全。使用Python的類(lèi)型提示來(lái)確保整個(gè)代碼的類(lèi)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：

 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(fǎng)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：

 {
  "mcpServers": {
    "mcp-scholarly": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/your/mcp-scholarly",
        "run",
        "mcp-scholarly"
      ]
    }
  }
 }

對(duì)于已發(fā)布的服務(wù)器，可以使用更簡(jiǎn)單的配置：

 {
  "mcpServers": {
    "mcp-scholarly": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-scholarly"
      ]
    }
  }
 }

（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(huà)過(guò)程中可以直接訪(fǎng)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(hù)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