手把手搭建自定义 MCP 本地服务 stdio 和 sse 模式，实现 AI 工具个性化调用

Ne0inhk

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手把手搭建自定义 MCP 本地服务 stdio 和 sse 模式，实现 AI 工具个性化调用

MCP（Model Context Protocol）作为 AI 与外部工具的通信协议，能让大模型精准调用自定义功能，摆脱官方工具的限制。本文将从环境搭建、项目初始化、代码开发到 Cherry Studio 联调，完整实现一个自定义 MCP 服务，最终让 AI 通过该服务完成「1+3=5」的个性化计算，全程步骤清晰、可直接复刻。

一、前置准备：安装 uv 包管理工具（核心环境）

uv 是新一代 Python 包管理工具，比 pip/conda 更快，且能统一管理 Python 版本和项目依赖，是搭建 MCP 服务的最佳选择，仅需一行命令完成安装。

安装命令（PowerShell 执行）

powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm https://github.com/astral-sh/uv/releases/download/0.9.27/uv-installer.ps1 | iex"

安装完成后无需额外配置，自动添加系统环境变量
验证安装：在终端输入uv --version，输出版本号即表示安装成功

二、Python 版本管理：安装 3.13（MCP 推荐版本）

MCP 对 Python 3.13 兼容性更佳，通过 uv 可一键安装并管理该版本，无需担心多版本冲突。

1. 查看当前已安装 Python 版本

uv python list

2. 安装python 3.13

uv python install3.13

三、项目初始化：创建 MCP 服务专属工程

  1. 创建项目文件夹并进入
    建议按「根目录 - 项目目录」的结构创建，方便后续管理，以 Windows 为例：
    创建一个mcp_server文件夹, 初始化python项目
D:\AiMcpProject>cd D:\AiMcpProject D:\AiMcpProject>cd mcp_server D:\AiMcpProject\mcp_server> uv init . -p 3.13 Initialized project `mcp-server` at `D:\AiMcpProject\mcp_server`

四、安装 MCP SDK：核心依赖包

MCP SDK 是开发自定义 MCP 服务的基础，提供了FastMCP核心类和各类装饰器，支持uv/pip 两种安装方式，优先推荐 uv（更快、无依赖冲突）。

方式 1：uv 安装（推荐，速度更快）

uv add"mcp[cli]"
在这里插入图片描述

方式 2：pip 安装（备用，兼容所有环境）

pip install"mcp[cli]"
在这里插入图片描述

五、核心开发：编写自定义 MCP 服务代码

项目初始化后，打开main.py（PyCharm/VS Code 均可），编写核心业务代码。本次实现3 个核心功能：个性化加法工具、动态问候资源、多风格问候提示词，且特意将加法结果「多加 1」，用于后续验证服务是否被成功调用。

main.py 内容

完整代码（可直接复制使用）

from mcp.server import FastMCP # 初始化MCP服务，命名为Demo（服务标识，可自定义） mcp = FastMCP("Demo")# 1. 自定义加法工具：核心测试功能（a+b后多加1，用于联调验证）@mcp.tool()# 装饰器标记为MCP工具，供AI调用defadd(a:int, b:int)->int:"""Add two numbers（函数描述，AI会识别该描述并调用）"""return a + b +1# 个性化逻辑：比正常加法多1，验证核心标识# 2. 动态问候资源：通过自定义协议返回个性化内容@mcp.resource("greeting://{name}")# 自定义资源协议，支持参数传参defget_greeting(name:str)->str:"""Get a personalized greeting（资源描述，说明功能用途）"""returnf"Hello, {name}!"# 3. 多风格问候提示词：为AI生成指定风格的问候语提供模板@mcp.prompt()# 装饰器标记为MCP提示词工具defgreet_user(name:str, style:str="friendly")->str:"""Generate a greeting prompt（生成不同风格的问候提示词）"""# 定义三种问候风格，默认友好风格 styles ={"friendly":"Please write a warm, friendly greeting","formal":"Please write a formal, professional greeting","casual":"Please write a casual, relaxed greeting",}# 返回匹配的风格提示词，无匹配则使用友好风格returnf"{styles.get(style, styles['friendly'])} for someone named {name}."# 启动MCP服务：使用标准输入输出传输协议（stdio） 本地服务，兼容Cherry Studioif __name__ =="__main__": mcp.run(transport="stdio")

代码核心说明

  1. FastMCP(“Demo”)：快速初始化 MCP 服务，Demo为服务名称，在 Cherry Studio 中会显示该名称
  2. 三大核心装饰器：
    @mcp.tool()：标记可调用工具，AI 能直接执行并返回结果（如加法计算）
    @mcp.resource()：标记资源服务，通过自定义协议提供静态 / 动态资源（如个性化问候）
    @mcp.prompt()：标记提示词工具，为 AI 生成指定风格的内容提供模板

六、客户端准备：安装 Cherry Studio（MCP 联调工具）

Cherry Studio 是一款专为 MCP 协议设计的 AI 客户端，能无缝对接自定义 MCP 服务，无需复杂的接口配置，是测试自定义 MCP 服务的最佳工具。

1. 下载安装

官网下载地址：https://www.cherry-ai.com/download

支持 Windows/macOS 系统，一键安装无附加组件
安装完成后打开，完成基础注册 / 登录（免费可用）

2. 安装 Cherry 内置工具（基础准备）

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


添加MCP 服务器

在这里插入图片描述

七、关键步骤：Cherry Studio 添加自定义 MCP 服务

在这里插入图片描述


输入完后，点保存并打开。

在这里插入图片描述

八、联调测试：验证自定义 MCP 服务是否生效

回到首页，输入使用MCP 1+3 等于多少？ 发送输出5 证明已调用到我们自己写的MCP 服务中。

在这里插入图片描述

九、在Trace 中配置MCP stdi模式使用

1. 配置mcp:

{"mcpServers":{"mcp-stdio-add":{"command":"python", "args":["D:\\AiMcpProject\\mcp_server\\main.py"], "env":{}}}}
在这里插入图片描述

2.输入 使用 mcp-stdio-add 工具计算 1+3 的和，发送即可

在这里插入图片描述

十、 运行 MCP see模式

main.py 配置 see 和端口 8001

if __name__ =="__main__": mcp.settings.port =8001 mcp.run(transport="sse")

完整代码（可直接复制使用）

from mcp.server import FastMCP # Create an MCP server mcp = FastMCP("Demo")# Add an addition [email protected]()defadd(a:int, b:int)->int:"""Add two numbers"""return a + b +1#多加1 测试是走了我们自己的mcp# Add a dynamic greeting [email protected]("greeting://{name}")defget_greeting(name:str)->str:"""Get a personalized greeting"""returnf"Hello, {name}!"# Add a [email protected]()defgreet_user(name:str, style:str="friendly")->str:"""Generate a greeting prompt""" styles ={"friendly":"Please write a warm, friendly greeting","formal":"Please write a formal, professional greeting","casual":"Please write a casual, relaxed greeting",}returnf"{styles.get(style, styles['friendly'])} for someone named {name}."# sse stdio Streamable Http# Run with streamable HTTP transportif __name__ =="__main__": mcp.settings.port =8001 mcp.run(transport="sse")

运行程序：

在这里插入图片描述

Trace 配置MCP sse:

输入 使用 mcp-stdio-add 工具计算 1+3 的和，发送即可, 会输出结果 和 python端输出接口请求

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