动手实战：写一个自己的 MCP Server

十行起步：FastMCP

pip install "mcp[cli]"

# course_server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("course-library")

@mcp.tool()
def search_courses(keyword: str) -> str:
    """按关键词搜索 LangChain 学习中心的课程，返回课程标题与简介列表。"""
    # 实际项目中查数据库/调用 API
    return "找到 2 门：《RAG 检索增强生成：原理》《RAG 实战》"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()                     # 默认 stdio 传输

注意：函数签名 + docstring 就是工具描述 —— 模型靠它们判断何时调用（与《Tool Calling》课的 @tool 装饰器完全同源）。

接入 Claude Desktop

// claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "course-library": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/course_server.py"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop，就能看到工具并直接对话调用 —— 你的代码成了整个生态的一等公民。

进阶方向

• Resources：@mcp.resource("courses://{course_id}") 暴露可读资源；
• 远程部署：Streamable HTTP 传输 + OAuth 认证，把 Server 变成团队共享服务；
• TypeScript SDK 同样简单（@mcp.tool() 装饰器），Node 生态项目可对应使用。