咱们直接开始创建一个模型上下文协议（MCP）服务器。我们将构建一个能获取股票行情的服务器，由于Claude本身无法生成图像，我们将使用Truepix AI来增强这个功能。到那时，你就会有一个简单的MCP服务器，它将你的AI与实际工具连接起来——比如股票行情和图像生成——只需要几个简单的步骤。

MCP 好像是一种适用于 AI 的万能插头。想象一下，在 USB-C 出现之前，使用不兼容的充电器是多么令人沮丧。MCP 解决了一个类似的问题，就像 USB-C 解决了不兼容充电器的问题一样。MCP 为 AI 客户端（如 Claude、Cursor 或其他）连接到各种工具和数据来源提供了一个 标准方法。你可以把它看作是一个标准化的端口，让你的 AI 能够轻松地访问实时股票价格、你的邮箱，甚至复杂的 API，而无需复杂的、一次性的配置。

想象一下给你的AI一把瑞士军刀。有了MCP，它获得了一套工具：它可以搜集信息、生成图像、与各种服务交互，甚至可以自动化任务，同时在你的基础设施内确保数据访问的安全。这让AI真的变得强大且多才多艺。

简短总结：MCP 将 AI 和服务连接起来，简化整合，并保护数据安全。

我们正在建设的

我们正在做的是

• 一个服务器用于：

（以下内容省略，根据原文的冒号推测，此处应有更详细的描述。）

1. 查看实时股票价格（例如，苹果公司的“AAPL”代码）。
2. 用Truepix AI把文字变成图片。

• 然后，我们将它链接到Claude桌面版，这样你的AI就可以使用这些工具了。

第一步：准备好您的工具

我们将使用_uv_来管理我们的Python项目。下面是开始的方法：

MacOS（macOS）/Linux（Linux操作系统）

运行此命令以安装astral.sh提供的uv工具：

     curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows

 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

这是一条PowerShell命令，用来从astral.sh网站下载并安装一个脚本。请注意，irm 和 iex 分别是PowerShell中的 Invoke-RestMethod 和 Invoke-Expression 的别名。并且，从不信任的网站下载并执行脚本可能会带来安全风险，一定要小心。

接下来，来设置你的项目吧。

首先，运行 `uv init server` 初始化服务器环境  
接着，使用 `cd server` 切换到服务器目录  
然后，运行 `uv venv` 创建虚拟环境  
执行 `source .venv/bin/activate` 激活虚拟环境 (Windows系统下使用：.venv\Scripts\activate)  
运行 `uv add "mcp[cli]" httpx aiohttp yfinance asyncio` 安装并添加如下库:  
在Linux或Mac系统下，使用 `touch server.py` 创建一个名为server.py的新文件；在Windows系统下，可以使用 `New-Item server.py`

这安装了我们需要的所有东西，包括MCP、股票库和API库。

步骤二：编写MCP服务器端

创建一个名为 server.py 的文件，并在这个文件中添加以下代码。它分别定义了两个功能，一个用于获取股票价格信息，一个用于处理图片。

服务器端代码文件：server.py

     import yfinance as yf  
    from mcp.server.fastmcp import FastMCP  
    import asyncio  
    import aiohttp  

    mcp = FastMCP("stock_prices")  

    @mcp.tool()  
    async def get_stock_price(ticker: str) -> str:  
        """  
        获取给定股票代码（如 AAPL）的当前价格。  
        """  
        try:  
            stock = yf.Ticker(ticker)  
            info = stock.info  
            price = info.get('currentPrice') or info.get('regularMarketPrice')  
            if not price:  
                return f"没有找到 {ticker} 的价格"  
            return f"${price:.2f}"  
        except Exception as e:  
            return f"错误: {str(e)}"  

    @mcp.tool()  
    async def generate_t2i_image(prompt: str) -> str:  
        """  
        使用 Truepix AI 根据文本提示生成图像。  
        """  
        api_url = "https://api.truepix.ai" # 即将推出  
        headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}  
        payload = {"prompt": prompt}  

        try:  
            async with aiohttp.ClientSession() as session:  
                # 开始生成图片  
                async with session.post(api_url, json=payload, headers=headers) as response:  
                    if response.status != 200:  
                        return f"错误: {response.status}"  
                    data = await response.json()  
                    task_id = data.get("task_id")  
                    if not task_id:  
                        return "错误: 未找到任务 ID"  

                # 每 10 秒检查一次进度  
                while True:  
                    poll_url = f"https://api.truepix.ai" # 即将推出  
                    async with session.get(poll_url, headers=headers) as poll_response:  
                        if poll_response.status != 200:  
                            return f"错误: {poll_response.status}"  
                        result = await poll_response.json()  
                        if result.get("status") == "success":  
                            return result.get("result_url", "错误: 未找到 URL")  
                        await asyncio.sleep(10)  
        except Exception as e:  
            return f"错误: {str(e)}"  

    if __name__ == "__main__":  
        mcp.run(transport='stdio')

提示：此代码从Yahoo Finance获取股市数据。

步骤三：连接到 Claude 桌面

Claude for Desktop 让您的 AI 可以用这台服务器。下面是具体操作方法：

1. 安装Claude桌面版：在这里下载https://www.anthropic.com/claude-desktop。
2. 编辑配置：要修改Claude的配置，需要编辑claude_desktop_config.json文件。请按照以下步骤操作：

   打开 Claude Desktop。
   点击 设置。
   点击 开发者模式。
   点击 编辑配置 — 这将打开claude_desktop_config.json文件，您可以在您喜欢的代码编辑器中编辑它。

3. 添加服务器：

    {  
      "mcpServers": {  
        "server": {  
          "command": "/full/path/to/uv",  # 请替换为你的 'uv' 可执行文件的完整路径  
          "args": [  
            "--directory",  
            "/full/path/to/server",# 请替换为你的 'server' 项目目录的完整路径  
            "run",  
            "server.py"  
          ]  
        }  
      }  
    }

找到 uv 路径的方法： 若要找到你的 uv 可执行文件的完整路径，请打开终端，然后运行 which uv（macOS/Linux），或 where uv（Windows）。复制输出的内容，并在 JSON 配置文件中的 /full/path/to/uv 位置替换为该路径。

设置项目路径为: 将 /full/path/to/server 替换为你创建 server.py 的服务器目录的实际路径。使用绝对路径确保从任何位置启动 Claude Desktop 都能正确找到并运行你的 MCP 服务，这一点非常重要。

1. 重启Claude Desktop： 保存配置文件并关闭后再重新启动Claude Desktop使更改生效。

配置完成后，重启 Claude Desktop，现在应该能够识别您的 MCP 服务器及其提供的工具了。现在您可以与 Claude 交互，并要求它使用这些工具完成任务！试试以下提示语：

AAPL现在的股价是多少？

如果一切设置正确，你应该会在界面上看到一个锤子图标，表明有可以使用的工具。

生成图像用的工具：

这一切是怎么联系起来的

• Claude (MCP 客户端/主机): Claude 担任智能大脑的角色，配备了 MCP 客户端。它希望通过利用外部工具来扩展自身的能力。
• MCP 服务器 (server.py): 这是一个工具提供者（MCP 服务器），它通过 MCP 协议提供诸如获取股票价格和生成图像等服务。
• MCP 协议: 这是标准化的语言和规则集，允许 Claude 使用 MCP 客户端与您的 MCP 服务器通信。它是实现流畅互动的“桥梁”，连接了 Claude 和您的 MCP 服务器。

您的 Client 发出一个请求（例如，'获取AAPL价格'），服务器 处理后返回“$174.50”。简单快捷。
完整文档:https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

关于MCP的常见问题解答

• 模型上下文协议（MCP）究竟是什么？
  MCP 是一个开放式协议，定义了 AI 模型如何与外部工具、资源和提示以一致且安全的方式进行交互。它的设计目的是简化将 AI 代理连接到现实世界数据和功能的过程，使其更加实用和灵活。可以将其视为为 AI 代理创建一个标准化的“API”。
• MCP 是否仅适用于 Claude，还是也可以与其他 AI 模型一起使用？
  MCP 被设计为一个开放式协议，这意味着它不绑定于任何特定的 AI 模型或提供者。虽然本教程以 Claude Desktop 为例说明，但 MCP 的目标是与各种 AI 模型和平台兼容。像 MCP 这样的标准的好处是它促进了整个 AI 生态系统的互操作性。任何实现了 MCP 客户端的 AI 模型或平台都可以潜在地连接到任何 MCP 服务器，无论提供者是谁。
• 利用 MCP 服务器我可以构建哪些类型的东西？
  可能性几乎是无穷无尽的！如果某项任务可以自动化或数据可以通过编程访问，那么它很可能可以作为 MCP 工具被暴露。例如：
• 数据检索： 连接到数据库、电子表格、CRM 系统或任何数据源以向 AI 提供信息。
• 应用程序集成： 允许 AI 与电子邮件客户端、日历、任务管理器、社交媒体、电子商务平台等应用程序进行交互。
• 智能家居控制： 使 AI 能够控制智能设备、调整照明、温度、安防系统等。
• 内容生成与编辑： 使用 API 生成或编辑文本、图像、音频、视频等现有数字内容。
• 工作流程自动化： 构建复杂的流程，让 AI 在多个工具和服务之间协调操作。

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