 Erstellung Eines MCP-Servers
Erstellung Eines MCP-Servers
Ein MCP-Server ist einfach ein Python-Skript. Um einen solchen zu erstellen, beginnen Sie damit, eine .py-Datei mit einem beliebigen Texteditor anzulegen. Eine gute Option ist Visual Studio Code, das kostenlos, einsteigerfreundlich und sehr gut für Python geeignet ist. Falls Sie es noch nicht installiert haben, besuchen Sie die offizielle Website, laden Sie die passende Version für Ihr System herunter und folgen Sie den Installationsanweisungen.
Erstellen Sie anschließend in Visual Studio Code eine neue Datei und benennen Sie sie beispielsweise server.py. Diese Datei enthält die Logik Ihres Servers.
import.py
Um den Server tatsächlich zu erstellen, müssen Sie die FastMCP-Klasse instanziieren. Zu Beginn kann dies erfolgen, indem Sie auf den vollständigen Modulpfad wie folgt zugreifen:
main.py
Das ständige Eingeben des vollständigen Pfads ist jedoch umständlich. Eine übersichtlichere und lesbarere Methode besteht darin, die Importanweisung selbst zu ändern. Anstatt das gesamte Modul zu importieren, können Sie Folgendes schreiben:
main.py
Sie verfügen nun über eine grundlegende Serverinstanz, die in der Variablen my_mcp gespeichert ist. Dieser Server kann durch verschiedene optionale Argumente wie einen Namen, Anweisungen oder eine Liste von Tools angepasst werden. Für den Anfang reicht es aus, einen Namen zu vergeben, damit Sie verschiedene Server unterscheiden können, falls Sie mehr als einen erstellen.
main.py
Wenn Sie das Skript ausführen, beendet es sich sofort, selbst mit einer print-Anweisung. Das liegt daran, dass der Server nicht angewiesen wurde, aktiv zu bleiben. Um dies zu beheben, rufen Sie am Ende des Skripts die Methode run() auf Ihrer Server-Variable auf. Dadurch bleibt der Server online und ist für Aufgaben bereit.
main.py
Zu diesem Zeitpunkt läuft der Server, führt jedoch noch keine Aktionen aus. Um ihn nützlich zu machen, muss mindestens ein Tool oder eine Funktion, die von der KI aufgerufen werden kann, definiert werden, um eine Aufgabe auszuführen.
Beispielsweise können KI-Modelle wie Claude keine Echtzeitdaten eigenständig abrufen. Wenn Sie fragen Wie spät ist es?, antwortet Claude, dass er es nicht weiß. Mit einem MCP-Server kann diese Einschränkung jedoch behoben werden.
Sie müssen den Code nicht selbst schreiben. Bitten Sie Claude einfach, eine Funktion zu generieren, die die aktuelle Uhrzeit zurückgibt. Fügen Sie diese nach der Servererstellung in Ihr Skript ein. Dadurch ist der Server bereit, Aufgaben zu verarbeiten.
Claude generiert eine Funktion; Sie können die Eingabeaufforderung nach Belieben anpassen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Alternativ können Sie einfach Folgendes kopieren.
main.py
Um diese Funktion für den Server nutzbar zu machen, muss ein Decorator hinzugefügt werden. Dies ist eine spezielle Codezeile, die über der Funktion steht und mit @ beginnt. Es ist nicht notwendig, die Funktionsweise zu verstehen; wichtig ist nur, dass damit dem Server mitgeteilt wird: Diese Funktion ist ein Tool.
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Wenn Sie verstehen möchten, wie Dekoratoren in Python funktionieren und wann Sie diese effektiv einsetzen, können Sie diesen Artikel lesen How to use Decorators in Python.
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import.py
Um den Server tatsächlich zu erstellen, müssen Sie die FastMCP-Klasse instanziieren. Zu Beginn kann dies erfolgen, indem Sie auf den vollständigen Modulpfad wie folgt zugreifen:
main.py
Das ständige Eingeben des vollständigen Pfads ist jedoch umständlich. Eine übersichtlichere und lesbarere Methode besteht darin, die Importanweisung selbst zu ändern. Anstatt das gesamte Modul zu importieren, können Sie Folgendes schreiben:
main.py
Sie verfügen nun über eine grundlegende Serverinstanz, die in der Variablen my_mcp gespeichert ist. Dieser Server kann durch verschiedene optionale Argumente wie einen Namen, Anweisungen oder eine Liste von Tools angepasst werden. Für den Anfang reicht es aus, einen Namen zu vergeben, damit Sie verschiedene Server unterscheiden können, falls Sie mehr als einen erstellen.
main.py
Wenn Sie das Skript ausführen, beendet es sich sofort, selbst mit einer print-Anweisung. Das liegt daran, dass der Server nicht angewiesen wurde, aktiv zu bleiben. Um dies zu beheben, rufen Sie am Ende des Skripts die Methode run() auf Ihrer Server-Variable auf. Dadurch bleibt der Server online und ist für Aufgaben bereit.
main.py
Zu diesem Zeitpunkt läuft der Server, führt jedoch noch keine Aktionen aus. Um ihn nützlich zu machen, muss mindestens ein Tool oder eine Funktion, die von der KI aufgerufen werden kann, definiert werden, um eine Aufgabe auszuführen.
Beispielsweise können KI-Modelle wie Claude keine Echtzeitdaten eigenständig abrufen. Wenn Sie fragen Wie spät ist es?, antwortet Claude, dass er es nicht weiß. Mit einem MCP-Server kann diese Einschränkung jedoch behoben werden.
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Claude generiert eine Funktion; Sie können die Eingabeaufforderung nach Belieben anpassen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Alternativ können Sie einfach Folgendes kopieren.
main.py
Um diese Funktion für den Server nutzbar zu machen, muss ein Decorator hinzugefügt werden. Dies ist eine spezielle Codezeile, die über der Funktion steht und mit @ beginnt. Es ist nicht notwendig, die Funktionsweise zu verstehen; wichtig ist nur, dass damit dem Server mitgeteilt wird: Diese Funktion ist ein Tool.
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Wenn Sie verstehen möchten, wie Dekoratoren in Python funktionieren und wann Sie diese effektiv einsetzen, können Sie diesen Artikel lesen How to use Decorators in Python.
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