JinDaGe - hello-mcp-server-python MCP Details

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🚀 MCP 服务器文档

本项目是一个借助 Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器端工具，主要为 Claude AI 等大型语言模型提供功能支持。目前，服务器可提供 BMI 计算与天气信息查询两项主要服务。

🚀 快速开始

本项目是使用 Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器端工具，为大型语言模型（LLM）如 Claude AI 提供功能支持。下面为你介绍如何快速开启使用。

✨ 主要特性

功能实用：提供 BMI 计算和天气信息查询两项实用服务。
多方式启动：支持通过 MCP 或命令行启动服务器。
多途径使用：既可以通过 Cursor IDE 借助 MCP 连接使用，也能通过命令行配合 Claude for Desktop 使用。

📦 安装指南

系统要求

操作系统：建议使用 Linux 或 macOS，Windows 也能运行，但部分功能可能受限。
Python 版本：需 3.9 及以上版本。
开发环境：需要具备基本的 Python 和命令行操作知识。

安装步骤

克隆代码仓库：

git clone https://github.com/yourusername/hello-mcp-server-python.git
cd hello-mcp-server-python

安装依赖项：
```
pip install httpx "mcp[cli]"
```
服务器启动（可选，通过 MCP 或命令行运行）：
```
python server.py
# 或使用 MCP CLI
mcp run server.py
```

📚 详细文档

服务器配置

MCP 配置文件 (mcp.json)

在项目根目录下创建或修改 mcp.json 文件，添加以下内容来配置服务器：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-server-python": {
            "command": "mcp",
            "args": [
                "run",
                "/path/to/server.py"
            ]
        }
    }
}

命令行运行

直接在终端执行以下命令启动服务器：

python server.py

功能说明

提供的工具

calculate_bmi：接受身高（cm）和体重（kg）作为输入，输出 BMI 指数。
fetch_weather：根据城市名称查询天气信息。

示例用法

BMI 计算：
```
calculate_bmi --height 170 --weight 65
```
输出结果为 BMI 值。
天气查询：
```
fetch_weather --city "北京"
```
返回指定城市的天气详情。

环境变量配置

API 密钥设置

在 server.py 中添加以下代码以配置天气 API 的密钥：

API_KEY = "your_api_key_here"  # 替换为实际的 API 密钥

项目结构

hello-mcp-server-python/
├── server.py       # MCP 服务器主程序文件
└── requirements.txt  # 依赖项管理文件（可选）

使用说明

通过 MCP 连接

打开 Cursor IDE，加载项目。
确保 mcp.json 文件存在且配置正确。
在 Cursor 中运行服务器，MCP 工具将自动识别并可用。

通过命令行使用

安装 Claude for Desktop。
在终端中启动服务器：
```
python server.py
```
在 Claude 界面中访问 MCP 服务器进行交互。

常见问题解答

如何获取天气 API 密钥？
- 可联系相关天气服务提供商申请免费试用密钥。
服务器启动失败怎么办？
- 检查网络连接和依赖项是否安装正确，查看终端输出的错误信息。

📄 许可证

本项目遵循 MIT 许可证协议。详细内容请参阅 LICENSE 文件。

hello-mcp-server-python