运行此示例

建议安装 uv，但不是必须，详情请参见 instructions

-0- 创建虚拟环境

python -m venv venv

-1- 激活虚拟环境

venv\Scrips\activate

-2- 安装依赖

pip install "mcp[cli]"

-3- 运行示例

mcp run server.py

-4- 测试示例

在一个终端运行服务器后，打开另一个终端并执行以下命令：

mcp dev server.py

这将启动一个带有可视界面的网页服务器，方便你测试示例。

服务器连接后：

• 尝试列出工具并运行 add，参数为 2 和 4，结果应显示 6。
• 进入 resources 和 resource template，调用 get_greeting，输入一个名字，你将看到带有你输入名字的问候语。

在 CLI 模式下测试

你运行的 inspector 实际上是一个 Node.js 应用，而 mcp dev 是它的一个包装器。

你可以通过运行以下命令直接以 CLI 模式启动它：

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli http://localhost:8000/sse --method tools/list

这会列出服务器上所有可用的工具。你应该看到如下输出：

{
  "tools": [
    {
      "name": "add",
      "description": "Add two numbers",
      "inputSchema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "a": {
            "title": "A",
            "type": "integer"
          },
          "b": {
            "title": "B",
            "type": "integer"
          }
        },
        "required": [
          "a",
          "b"
        ],
        "title": "addArguments"
      }
    }
  ]
}

调用工具时输入：

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli http://localhost:8000/sse --method tools/call --tool-name add --tool-arg a=1 --tool-arg b=2

你应该看到如下输出：

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "3"
    }
  ],
  "isError": false
}

![!TIP] 在 CLI 模式下运行 inspector 通常比在浏览器中快得多。 详情请参见 here。

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