1. 背景
之前我们在《MCP (Model Context Protocol) 大模型智能体第一个开源标准协议》一文中，介绍了 MCP 的概念，虽然了解了其概念、架构、解决的问题，但还缺少具体的示例，来帮助进一步理解整套 MCP 框架如何落地。
今天我们基于 Claude 的官方例子——获取天气预报，来理解 MCP 落地的整条链路。
2. MCP 示例
该案例是构建一个简单的 MCP 天气预报服务器，并将其连接到主机，即 Claude for Desktop。从基本设置开始，然后逐步发展到更复杂的使用场景。
大模型虽然能力非常强，但其弊端就是内容是过时的，这里的过时不是说内容很旧，只是表达内容具有非实时性。比如没有获取天气预报和严重天气警报的能力。因此我们将使用 MCP 来解决这一问题。
构建一个服务器，该服务器提供两个工具：获取警报（get-alerts）和获取预报（get-forecast）。然后，将该服务器连接到 MCP 主机（在本例中为 Claude for Desktop）。
首先我们配置下环境：
（1）安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
安装完成后，会提示：
downloading uv 0.6.9 aarch64-apple-darwin
no checksums to verify
installing to /Users/nicolas/.local/bin
uv
uvx
everything's installed!
（2）安装所需的依赖包
[图片]
（3）在 server.py 中构建相应的 get-alerts 和 get-forecast 工具：
from typing import Any
import asyncio
import httpx
from mcp.server.models import InitializationOptions
import mcp.types as types
from mcp.server import NotificationOptions, Server
import mcp.server.stdio
NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov"
USER_AGENT = "weather-app/1.0"
server = Server("weather")
@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="get-alerts",
description="Get weather alerts for a state",
inputSchema={
: ,
: {
: {
: ,
: ,
},
},
: [],
},
),
types.Tool(
name=,
description=,
inputSchema={
: ,
: {
: {
: ,
: ,
},
: {
: ,
: ,
},
},
: [, ],
},
),
]
() -> [, ] | :
headers = {
: USER_AGENT,
:
}
:
response = client.get(url, headers=headers, timeout=)
response.raise_for_status()
response.json()
Exception:
() -> :
props = feature[]
(
)
() -> [types.TextContent | types.ImageContent | types.EmbeddedResource]:
arguments:
ValueError()
name == :
state = arguments.get()
state:
ValueError()
state = state.upper()
(state) != :
ValueError()
httpx.AsyncClient() client:
alerts_url =
alerts_data = make_nws_request(client, alerts_url)
alerts_data:
[types.TextContent(=, text=)]
features = alerts_data.get(, [])
features:
[types.TextContent(=, text=)]
formatted_alerts = [format_alert(feature) feature features[:]]
alerts_text = + .join(formatted_alerts)
[
types.TextContent(
=,
text=alerts_text
)
]
name == :
:
latitude = (arguments.get())
longitude = (arguments.get())
(TypeError, ValueError):
[types.TextContent(
=,
text=
)]
(- <= latitude <= ) (- <= longitude <= ):
[types.TextContent(
=,
text=
)]
httpx.AsyncClient() client:
lat_str =
lon_str =
points_url =
points_data = make_nws_request(client, points_url)
points_data:
[types.TextContent(=, text=)]
properties = points_data.get(, {})
forecast_url = properties.get()
forecast_url:
[types.TextContent(=, text=)]
forecast_data = make_nws_request(client, forecast_url)
forecast_data:
[types.TextContent(=, text=)]
periods = forecast_data.get(, {}).get(, [])
periods:
[types.TextContent(=, text=)]
formatted_forecast = []
period periods:
forecast_text = (
)
formatted_forecast.append(forecast_text)
forecast_text = + .join(formatted_forecast)
[types.TextContent(
=,
text=forecast_text
)]
:
ValueError()
():
mcp.server.stdio.stdio_server() (read_stream, write_stream):
server.run(
read_stream, write_stream, InitializationOptions(
server_name=,
server_version=,
capabilities=server.get_capabilities(
notification_options=NotificationOptions(),
experimental_capabilities={},
),
),
)
__name__ == :
asyncio.run(main())