收藏备用！Python+FastMCP从零搭MCP服务器，打通大模型与网络自动化

对于刚接触大模型落地的程序员或小白来说，如何让AI真正对接实际业务场景，比如网络自动化，是个绕不开的问题。本文就带大家用Python和FastMCP框架，从零构建一套MCP服务器——相当于给大模型装一个"万能USB接口"，轻松实现大模型与网络数据源的无缝联动。

全文从基础概念讲起，一步步覆盖环境搭建、代码编写、工具测试，甚至不同传输模式的实战对比，每个环节都配了具体示例和操作截图。不管你是想入门大模型应用开发，还是要落地网络智能运维，这份教程都值得收藏备用。内容包括MCP核心原理、环境准备、代码结构解析、CherryStudio集成测试、多传输模式实践及进阶技巧，帮你快速掌握标准化的大模型对接方法。

第一部分：MCP服务器核心概念

什么是MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）？

MCP是Anthropic公司开源的一个通用的、开发的标准，用于打通大模型(人工智能体)与各个数据源的交互，习惯把mcp server叫做usb接口，即插即用的功能。

所以看这张图会更清晰，mcp server可以看作是一个python的脚本(获取或配置数据)。

MCP在网络自动化中的作用

• 标准化工具接入： 将设备查询、网络资源查询及配置下发等能力封装为MCP工具，便于模型调用。
• 一致的资源读取： 以URI形式暴露资产清单、拓扑、日志等数据，提升可观察性。
• 安全与可控： 通过权限与输入校验，让模型在受控边界内执行操作。
• 可组合工作流： 将多工具、多资源的操作编排为可复用流程，加速自动化。
• 易于集成： 与MCP客户端（如CherryStudio）和LLM快速对接，缩短落地时间。

为什么选择Python和FastMCP？

• Python： 作为一种通用编程语言，Python拥有丰富的库生态系统和简洁的语法，非常适合快速开发和原型设计。
• FastMCP： 是一个基于Python的轻量级MCP框架，它简化了MCP服务器的构建过程，提供了清晰的API来定义工具（Tools）、资源（Resources）和提示（Prompts），使得开发者可以专注于业务逻辑而非底层通信细节。

第二部分：环境准备

在开始构建MCP服务器之前，我们需要准备好Python开发环境并安装必要的库。

1. Python环境安装

建议安装Python 3.9+以上。如果您尚未安装，请访问Python官方网站下载并安装最新版本。

2. uv 工具的安装与使用

uv 是一个现代化的Python包管理器和项目管理工具，它提供了比 pip 和 venv 更快的性能。

安装 uv

pip install uv

创建项目目录

首先，创建一个新的项目目录，例如 mcp-server：

# -p 指定python版本
C:\\>uv init mcp-server -p 3.13
Initialized project `mcp-server` at `C:\\mcp-server`

创建虚拟环境

进入项目目录，并使用 uv 创建虚拟环境：

C:\\mcp-server>uv venv

3. fastmcp 库的安装

激活虚拟环境，然后安装 fastmcp 库：

# 激活虚拟环境
C:\\mcp-server>.\\.venv\\Scripts\\activate
# 安装fastmcp库
(mcp-server) C:\\mcp-server>uv add fastmcp

第三部分：构建你的第一个MCP服务器

现在，我们将在 main.py 文件中编写MCP服务器的核心代码。

1. 基础代码结构解析

一个 FastMCP 服务器通常包含以下几个核心组件：

• FastMCP 实例： 服务器的入口点。
• @mcp.tool()： 定义可供客户端调用的函数，执行特定操作。
• @mcp.resource()： 定义可供客户端查询或操作的数据资源。
• @mcp.prompt()： 定义用于生成文本或与大型语言模型交互的提示。

2. 示例代码：main.py

在项目根目录下创建 main.py 文件，并写入以下代码：

from fastmcp import FastMCP

# 创建一个MCP服务器实例，命名为"Demo"
mcp = FastMCP("Demo")

# 添加一个加法工具
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) –> int:
"""Add two numbers"""
return a + b

# 添加一个动态问候资源
# 资源路径支持变量，例如这里的{name}
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) –> str:
"""Get a personalized greeting"""
returnf"Hello, {name}!"

# 添加一个Prompt，用于生成问候语
@mcp.prompt()
def greet_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}."

if __name__ == '__main__':
# 运行MCP服务器，使用stdio传输模式
mcp.run(transport="stdio")

3. 代码详解

• mcp = FastMCP("Demo")： 初始化一个名为 “Demo” 的MCP服务器实例。
• @mcp.tool()： 装饰器将 add 函数注册为一个MCP工具。客户端可以通过MCP协议调用此函数，并传递参数 a 和 b。
• @mcp.resource("greeting://{name}")： 装饰器将 get_greeting 函数注册为一个MCP资源。客户端可以通过访问 greeting://<name> 这样的URI来获取个性化问候语。
• @mcp.prompt()： 装饰器将 greet_user 函数注册为一个MCP提示。这通常用于与大型语言模型（LLM）集成，根据提供的 name 和 style 生成相应的问候语提示。
• mcp.run(transport="stdio")： 启动MCP服务器。transport="stdio" 表示服务器将通过标准输入/输出进行通信，这是一种常见的本地调试和集成方式。

第四部分：集成与测试：CherryStudio配置

CherryStudio 是一个强大的MCP客户端，可以方便地连接和测试您的MCP服务器。

1. CherryStudio简介

CherryStudio提供了一个友好的图形界面，允许您发现、调用MCP服务器上的工具、资源和Prompt，并与大型语言模型进行交互。

2. 配置MCP服务器连接（以stdio模式为例）

步骤一：添加MCP服务器

打开CherryStudio，找到设置-MCP，点击“添加”并选择“快速创建”。

步骤二：配置服务器参数

按照以下配置填写服务器信息：

• 名称： 自定义一个名称，例如 “MyMCPDemo”

• 类型： 选择 stdio 模式

• 参数： 填写以下内容，指定MCP服务器的运行方式和代码路径。请确保 C:\\mcp-server 替换为您实际的项目路径。

–directory
C:\\mcp-server
run
main.py

步骤三：保存并启用

点击保存并启用。

3. 在CherryStudio中测试MCP服务器

步骤一：选择MCP和大模型

返回到CherryStudio首页，在聊天界面选择您刚刚配置的MCP服务器（map-add-server）和大模型。

步骤二：调用工具进行测试

在聊天输入框中输入 100+100，然后查看效果。CherryStudio将通过MCP服务器调用 add 工具并返回结果。

第五部分：探索不同的传输模式（可选/进阶）

FastMCP 支持多种传输模式，以适应不同的部署和集成场景。除了 stdio，常用的还有 sse (Server-Sent Events) 和 streamable-http。

1. SSE模式

SSE模式适用于需要服务器向客户端单向推送事件的场景。

代码修改

在 main.py 中，将 mcp.run() 的 transport 参数修改为 sse：

# …这块代码不变…
if __name__ == '__main__':
mcp.run(transport="sse")

CherryStudio配置调整

在CherryStudio的MCP设置中，将类型改为 sse。

2. Streamable-HTTP模式

Streamable-HTTP模式通常用于更复杂的HTTP通信场景，支持流式传输。

代码修改

在 main.py 中，将 mcp.run() 的 transport 参数修改为 streamable-http：

# …这块代码不变…
if __name__ == '__main__':
mcp.run(transport="streamable-http")

CherryStudio配置调整

在CherryStudio的MCP设置中，将类型改为 streamable-http。

3. 不同传输模式的适用场景简析

• stdio： 适用于本地开发、调试和简单的进程间通信。
• sse： 适用于需要服务器向客户端单向推送事件的场景，例如实时日志、状态更新等。
• streamable-http： 适用于需要更灵活的HTTP通信，支持长连接和流式数据传输，常用于构建高性能的API服务。

第六部分：进阶思考与最佳实践

1. MCP服务器的扩展性

• 添加更多工具： 根据业务需求，定义更多 @mcp.tool() 函数来执行网络配置、数据查询、故障诊断等操作。
• 定义复杂资源： 使用 @mcp.resource() 定义更复杂的网络设备状态、拓扑信息等资源。
• 集成更多Prompt： 结合不同的LLM，定义多样化的 @mcp.prompt() 来实现智能问答、配置生成等功能。

2. 错误处理与日志记录

在实际应用中，为您的MCP工具和资源添加健壮的错误处理机制和详细的日志记录至关重要。这有助于快速定位问题并提高系统的稳定性。

3. 安全性考虑

• 认证与授权： 确保只有经过授权的客户端才能访问您的MCP服务器。
• 数据加密： 在传输敏感数据时，使用加密协议保护数据安全。
• 输入验证： 对所有来自客户端的输入进行严格验证，防止注入攻击和其他安全漏洞。

4. 生产部署建议

对于生产环境，您可能需要考虑将MCP服务器部署为独立的微服务，并结合容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes）来管理和扩展。

第七部分：总结与展望

本文带您从零开始，使用Python和FastMCP框架构建了一个简单的MCP服务器，并通过CherryStudio进行了测试。我们探讨了MCP的核心概念、环境准备、代码实现以及不同传输模式的配置。

MCP作为模型上下文协议，为将大语言模型与外部工具、数据源和运维流程连接提供了标准化路径。借助其轻量、清晰的接口，您可以逐步将智能能力融入网络自动化场景，构建更可靠、可扩展的运维体系。

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