MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个开源标准，用于连接 AI 应用程序与外部系统。
想象一下：你的 AI 助手可以访问你的 Google 日历和 Notion 数据库，成为真正个性化的助理；Claude Code 可以直接读取 Figma 设计稿生成完整 Web 应用；企业聊天机器人可以连接组织内多个数据库，让用户通过对话分析数据。
MCP 就像 AI 应用的 USB-C 接口——正如 USB-C 提供了连接电子设备的标准化方式，MCP 提供了连接 AI 应用与外部系统的标准化协议。
在开始构建之前，我们需要理解 MCP 的三个核心能力：
资源是类文件的数据，可以被客户端读取。例如：
资源让 AI 能够”读取”外部数据，就像读取本地文件一样自然。
工具是可以被 LLM 调用的函数（需要用户批准）。例如：
工具让 AI 能够”执行操作”，而不仅仅是回答问题。
提示模板是预定义的指令，帮助用户完成特定任务。例如：
提示模板让 AI 的行为更加一致和可预测。
本教程将带你构建一个天气查询 MCP 服务器，让 AI 能够获取实时天气数据和预警信息。
系统要求：
第一步：安装 uv（推荐的 Python 包管理器）
安装完成后重启终端，确保 命令可用。
第二步：创建项目
创建 文件，添加以下代码：
对于基于 STDIO 的 MCP 服务器，永远不要向 stdout 写入内容（包括 ），这会破坏 JSON-RPC 消息导致服务器崩溃。
正确做法：
前往 claude.ai/download 下载并安装最新版本的 Claude for Desktop。
打开 Claude for Desktop 的配置文件：
macOS/Linux：
Windows：
如果文件不存在，请创建它。
在配置文件中添加以下内容（记得替换为你的实际路径）：
macOS/Linux：
Windows：
注意事项：
保存配置文件后，完全退出并重新启动 Claude for Desktop。
重启 Claude for Desktop 后，你应该能在界面中看到 MCP 相关的 UI 元素。
测试方法：
Claude 会自动调用你配置的 MCP 服务器，获取实时天气数据并返回结果。
除了自己构建，你还可以使用社区已有的 MCP 服务器：
大多数 MCP 服务器可以通过配置文件快速添加：
对于访问敏感数据的服务器，添加认证是必要的：
除了工具，还可以暴露资源供 AI 读取：
创建预定义的提示模板帮助用户：
可以，但需要注意：
MCP 已被广泛支持，包括：
方法一：使用 MCP Inspector
方法二：查看日志
确保日志写入 stderr 或文件，然后检查日志输出。
方法三：使用测试客户端
编写简单的测试客户端验证服务器响应：
MCP 基于 JSON-RPC 2.0 协议，性能取决于：
优化建议：
通过本教程，你已经：
尝试构建以下 MCP 服务器练手：
参考资料：
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