你是否曾经希望能够在AI应用中直接获取实时天气信息？是否苦于不知道如何将外部数据和工具与AI模型无缝集成？MCP Server的出现让这一切变得简单。

MCP Server 是 Model Context Protocol 的服务器端实现。MCP 是由 Anthropic 推出的开放协议，旨在标准化 AI 模型与外部数据源、工具之间的连接方式。你可以把它理解为 AI 应用的"USB-C 接口" —— 统一、即插即用。

功能说明 数据连接让 AI 安全地访问本地文件、数据库、API 等外部资源 工具提供为 AI 提供可调用的功能 上下文管理管理 AI 会话中的上下文信息，保持连贯性

mcp server开发兼容多种语言，ts的环境最好

技术栈选择

语言SDK适用场景 TypeScript@modelcontextprotocol/sdk最成熟，环境最好 Pythonmcp数据/ML 场景友好 Java / C#社区 SDK公司级应用

概念说明 ToolAI 可调用的功能，如搜索、计算、API 请求 ResourceAI 可读取的数据。如文件内容、数据库记录 Prompt预定义的提示词模板 Transport通信方式：stdio 或 SSE

如何开发一个 mcp server

ts 项目架构:

. 配置 package.json

{ "name": "wear-mcp-server","version": ".","description": "天气查询 MCP Server","type": "module","bin": { "wear-mcp-server": "./dist/index.js" },"scripts": { "build": "tsc","dev": "tsx src/index.ts","start": "node dist/index.js","prepare": "npm run build" },"keywords":,"license": "MIT","dependencies": { "@modelcontextprotocol/sdk": "^.","zod": "^." },"devDependencies": { "@types/node": "^.","tsx": "^.","typescript": "^." }}

. 配置 tsconfig.json

{ "compilerOptions": { "target": "ES2022","module": "Node16","moduleResolution": "Node16","outDir": "./dist","rootDir": "./src","strict": true,"esModuleInterop": true,"skipLibCheck": true,"forceConsistentCasingInFileNames": true,"types": },"include": }

. 主要代码 index.ts

#!/usr/bin/env nodeimport { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";import { CallToolRequestSchema,ListToolsRequestSchema。} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";老实说，import { z } from "zod";// ============ 类型定义 ============interface WearData { current: { temperature_2m: number;
wearcode: number;windspeed_10m: number;}，老实说，daily: { time: string;temperature_2m_max: number;temperature_2m_min: number;wearcode: number;}，}// 天气代码映射const wearCodes: Record < number, string> = { : "晴朗",: "主要晴朗",: "多云",: "阴天",: "雾",: "沉积雾",: "毛毛雨",: "中度毛毛雨",: "密集毛毛雨。

javascript // ... 省略部分代码

天气使用的是 Open-Meteo 天气网站,这是一个 完全免费、无需 API Key 的天气服务，非常适合开发测试使用。

mcp server 需要提供给 AI 大模型调用。可以借助一些已经集成了 AI 大模型的客户端来调用 mcp server，我使用的是 Cursor 编辑器。

第一步先这方面，装完包后启动本地开发的 mcp server 项目

npm i && npm run build && node dist/index.js
检查是否成功启动
出现 Wear MCP Server running on stdio 说明成功启动了server

接下来。在Crosor进行配置 

设置 => Tools &;MCPs => New MCP Server,去配置mcp.json文件 
{   "mcpServers":{    "wear-mcp-server":{       "name":"wear-mcp-server","transport":"stdio","command":"node","args":,"env":{
}
}
}
}

配置成功后可以看到设置里面会多一个 mcp server 

可以看到这个 MCP Server 提供了2个工具方法。tools enabled,分别是 get_current_wear 和 compare_wear,可以通过点击该方法设置 disabled,点击放开，到这里已经全部配置好了接下来就可以在 chat 对话框和 cursor 对话使用这个 server 了