基于华为开发者空间从0实现一个Mcp Server

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本案例选自华为云案例中心官网《基于华为开发者空间从0实现一个Mcp Server》「链接」

1 概述

1.1 案例介绍

MCP (Model Context Protocol) 是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供标准化方式一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化的方式。

MCP 的核心遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器：

l MCP 主机：希望通过 MCP 访问数据的 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具等程序；

l MCP 客户端：与服务器保持 1：1 连接的协议客户端；

l MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化的 Model Context Protocol 公开特定功能；

l 本地数据源：MCP 服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务；

l 远程服务：MCP 服务器可以连接到的 Internet 上可用的外部系统（例如，通过 API）。

本案例选择云主机本地搭建MCP Server服务作为示例，在华为开发者空间云主机部署MCP Server服务，基于MaaS提供的免费DeepSeek-R1大模型调用MCP Server提供的工具来进行功能实现。

通过实际操作，让大家深入了解如何利用云主机完成MCP Server开发和部署，如何通过大模型调用MCP Server服务。

1.2 适用对象

l 企业

l 个人开发者

l 高校学生

1.3 案例时间

本案例总时长预计60分钟。

1.4 案例流程

说明：

① 用户打开华为开发者空间云主机；

② 浏览器下载vscode，完成安装配置；

③ Vscode中使用cline插件配置MaaS提供免费版DeepSeek-R1模型；

④ Mcp Sercer服务开发及部署；

⑤ Cline插件配置Mcp Server服务并调用Mcp Server提供的工具。

1.5 资源总览

本案例预计花费0元。

2 环境配置

2.1 开发者空间配置

面向广大开发者群体，华为开发者空间提供一个随时访问的“开发桌面云主机”、丰富的“预配置工具集合”和灵活使用的“场景化资源池”，开发者开箱即用，快速体验华为根技术和资源。

如果还没有领取开发者空间云主机，可以参考免费领取云主机文档领取。开发服务及工具_服务详情_开发者-华为云

领取云主机后可以直接进入华为开发者空间-华为云界面，点击进入桌面连接云主机。

2.2 免费领取DeepSeek-R1满血版

详细步骤请参考案例「链接」中步骤2.1

2.3 安装VSCode

详细步骤请参考案例「链接」中步骤2.2

2.4 安装并配置Cline插件

详细步骤请参考案例「链接」中步骤2.3

3 项目构建

3.1 Server环境设置

1.在vscode中，左上角点击文件->打开文件夹，在截图目录下创建文件mcp-test，点击左上角打开。

通过Ctrl + `键打开终端，安装并设置运行脚本所需的Python所需的环境和配置。

 curl -fsSL https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0037/uv-installer.sh -o uv-installer.sh | sh 

 sudo snap install astral-uv --classic 

安装完毕后，在终端输入uv –version,查看uv版本。

2. 通过Ctrl + `键打开终端，执行如下命令完成工程初始化，运行成功后，左侧目录下会出现weather文件夹。

 uv init weather cd weather 

3. 初始化完毕后，进行虚拟环境创建并激活，将以下命令复制到终端中。

 uv venv source .venv/bin/activate 

4. 激活完成后，在终端前方会出现（weather）字样，代表激活成功。

5. 执行以下命令安装Mcp Server开发所需要的依赖包。

 uv add "mcp[cli]" httpx -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple 

6. 创建weather.py文件，创建完毕后，在weather文件夹下会出现weather.py文件，表示文件创建成功。

 touch weacher.py 

3.2 Mcp Server功能实现

1. 初始化Server实例，并定义API变量。将以下代码复制到创建的weather.py文件中。

FastMCP类使用Python类型提示和文档字符串自动生成工具定义，从而轻松创建和维护MCP工具。

 from typing import Any import httpx from mcp.server.fastmcp import FastMCP # Initialize FastMCP server mcp = FastMCP("weather") # Constants NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov" USER_AGENT = "weather-app/1.0" 

2. 定义用于查询和格式化Weather Service API中的数据的帮助函数：

 async def make_nws_request(url: str) -> dict[str, Any] | None: """Make a request to the NWS API with proper error handling.""" headers = { "User-Agent": USER_AGENT, "Accept": "application/geo+json" } async with httpx.AsyncClient() as client: try: response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0) response.raise_for_status() return response.json() except Exception: return None def format_alert(feature: dict) -> str: """Format an alert feature into a readable string.""" props = feature["properties"] return f""" Event: {props.get('event', 'Unknown')} Area: {props.get('areaDesc', 'Unknown')} Severity: {props.get('severity', 'Unknown')} Description: {props.get('description', 'No description available')} Instructions: {props.get('instruction', 'No specific instructions provided')} """ 

3. 定义Mcp Server工具函数get_alerts和get_forecast，工具函数用来执行查询天气情况的逻辑，将以下代码复制到VSCode中。

 @mcp.tool() async def get_alerts(state: str) -> str: """Get weather alerts for a US state. Args: state: Two-letter US state code (e.g. CA, NY) """ url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}" data = await make_nws_request(url) if not data or "features" not in data: return "Unable to fetch alerts or no alerts found." if not data["features"]: return "No active alerts for this state." alerts = [format_alert(feature) for feature in data["features"]] return "\n---\n".join(alerts) @mcp.tool() async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str: """Get weather forecast for a location. Args: latitude: Latitude of the location longitude: Longitude of the location """ # First get the forecast grid endpoint points_url = f"{NWS_API_BASE}/points/{latitude},{longitude}" points_data = await make_nws_request(points_url) if not points_data: return "Unable to fetch forecast data for this location." # Get the forecast URL from the points response forecast_url = points_data["properties"]["forecast"] forecast_data = await make_nws_request(forecast_url) if not forecast_data: return "Unable to fetch detailed forecast." # Format the periods into a readable forecast periods = forecast_data["properties"]["periods"] forecasts = [] for period in periods[:5]: # Only show next 5 periods forecast = f""" {period['name']}: Temperature: {period['temperature']}°{period['temperatureUnit']} Wind: {period['windSpeed']} {period['windDirection']} Forecast: {period['detailedForecast']} """ forecasts.append(forecast) return "\n---\n".join(forecasts) 

4. 定义主函数，在云主机部署Mcp Server，将以下代码复制到VSCode中，进行服务器部署。

 if __name__ == "__main__": # Initialize and run the server mcp.run(transport='stdio') 

5. 在终端输入以下命令，运行脚本，如果能查询到Server进程表示部署成功。

 uv run warther.py 

3.3 Cline插件上配置Mcp Server

1. 配置Server。点击之前安装的Cline插件，随后点击上方MCP Server->Installed->Configure MCP Servers。

将以下代码替换到cline_mcp_settings.json文件中。

 { "mcpServers": { "weather": { "disabled": false, "timeout": 60, "command": "uv", "args": [ "--directory", "/home/developer/IDEProjects/mcp-test/weather", "run", "weather.py" ], "transportType": "stdio" } } } 

2. 替换关键参数。args中的地址需要根据自身实际地址进行替换。

在终端输入pwd，获取路径，对args中的路径参数进行替换。

3. 将json文件中的路径参数替换之后ctrl+s进行保存，可以看到，MCP Server提供两个工具，分别为get_alerts和get_forecast，至此Mcp Server配置完成。

3.4 Cline插件调用mcp server工具查询天气

1. cline新建会话，点击Auto-approve，设置MCP服务开关配置。

2. 选择Use MCP Servers，打开调用开关。再点击上放三角缩放页面。

3. 由于本地搭建的Server服务使用的是美国天气服务API，所以这里我们提问：未来三天纽约天气怎么样？点击右侧三角符进行提问。

首次提问会询问经纬度坐标，选择默认坐标运行即可。稍等片刻后，返回纽约天气

4. 在服务运行过程中可以看到成功调用本地MCP Server提供的工具，表示大模型可以成功自动调用MCP提供的工具，并能根据工具进行结果返回。

至此，基于华为开发者空间云主机搭建MCP Server服务到此结束。

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