构建 MCP 服务器：将 Claude 和 VSCode 连接到外部工具

发布: 1天前 (2025年12月4日 GMT+8 09:16)

5 min read

Source: Dev.to

介绍

模型上下文协议（MCP）是 Anthropic 开发的一个开放协议，允许像 Claude 这样的 AI 助手连接外部数据源和工具。本文将手把手教你构建自己的 MCP 服务器，供 Claude Desktop、VSCode 以及其他兼容客户端使用。

什么是 MCP？

MCP 为 AI 助手与外部系统交互提供了标准化的方式。可以把它看作一个通用适配器，使 Claude 能够：

访问数据库和 API
读取和写入文件
执行命令
与 Web 服务交互

该协议定义了客户端‑服务器架构，其中：

MCP 客户端（如 Claude Desktop 或 VSCode）连接到服务器。
MCP 服务器暴露特定的能力（资源、工具和提示）。
通信通过 JSON‑RPC 2.0 在 stdio 或 HTTP 上进行。

架构概览

MCP 服务器由三个主要组件组成：

资源

资源是服务器可以向客户端提供的数据来源。可以是：

文件系统中的文件
数据库记录
API 响应
实时数据流

工具

工具是客户端可以通过服务器调用的功能：

执行系统命令
进行计算
与外部 API 交互
操作数据

提示

提示是预定义的模板，帮助结构化交互：

查询模板
命令模式
工作流指令

构建你的第一个 MCP 服务器

让我们一步步构建一个简单的 MCP 服务器。示例使用 Python，但 MCP 服务器可以用任何语言实现。

前置条件

pip install mcp

服务器基本结构

from mcp.server import Server
from mcp.types import Resource, Tool
import asyncio

app = Server("my-mcp-server")

@app.list_resources()
async def list_resources() -> list[Resource]:
    return [
        Resource(
            uri="file:///example.txt",
            name="Archivo de Ejemplo",
            mimeType="text/plain"
        )
    ]

@app.read_resource()
async def read_resource(uri: str) -> str:
    if uri == "file:///example.txt":
        return "¡Hola desde el Servidor MCP!"
    raise ValueError(f"Recurso desconocido: {uri}")

@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="saludar",
            description="Saludar a alguien por su nombre",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "nombre": {"type": "string"}
                },
                "required": ["nombre"]
            }
        )
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> str:
    if name == "saludar":
        return f"¡Hola, {arguments['nombre']}!"
    raise ValueError(f"Herramienta desconocida: {name}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(app.run())

连接 Claude Desktop

要在 Claude Desktop 中使用你的 MCP 服务器，在 Claude 设置的 Developer 部分进行配置：

{
  "mcpServers": {
    "mi-servidor": {
      "command": "python",
      "args": ["ruta/a/tu/servidor.py"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop 后，你的服务器提供的工具和资源就会出现在 Claude 中。

连接 VSCode

在 VSCode 中集成 MCP，使用 MCP 扩展：

从 Marketplace 安装 MCP 扩展。
在 .vscode/mcp.json 中配置你的服务器：

{
  "servers": [
    {
      "name": "mi-servidor",
      "command": "python",
      "args": ["ruta/a/tu/servidor.py"]
    }
  ]
}

真实场景用例

访问数据库

创建一个服务器，让 Claude 安全地查询数据库：

@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [Tool(name="consultar_bd", description="Ejecutar consultas SQL")]

文件系统操作

构建一个服务器来管理项目文件：

@app.list_resources()
async def list_resources():
    return [Resource(uri=f"file:///{archivo}") for archivo in os.listdir()]

与 API 集成

将 Claude 连接到外部 API：

@app.call_tool()
async def call_tool(name, args):
    if name == "obtener_datos":
        response = await http_client.get(args['url'])
        return response.json()

最佳实践

安全第一：验证输入并对输出进行清理。
错误处理：提供清晰的错误信息。
文档：详尽记录你的工具和资源。
性能：使用 async/await 处理 I/O 操作。
测试：在不同客户端上测试你的服务器。

示例仓库

你可以在我的 GitHub 仓库中找到完整可运行的示例：

仓库：

该仓库包含：

基础 MCP 服务器实现
Claude 与 VSCode 的配置示例
文档和配置说明
示例用例

结论

构建 MCP 服务器为扩展 AI 助手的能力打开了无限可能。无论是连接数据库、文件系统还是外部 API，MCP 都提供了一种标准且强大的方式，让你的数据和工具对 AI 可用。

模型上下文协议仍在持续演进，生态系统也在快速成长。通过创建自己的 MCP 服务器，你可以定制 Claude 以及其他兼容客户端，以满足特定需求和工作流。