使用者痛点一览

• 本地调试与远程部署割裂开发阶段只能使用 stdio上线后又需要重新配置网络协议。
• 工具集成繁琐不同 AI 客户端对 MCP 配置字段不统一，容易出错。其实，
• 缺乏标准化打包流程手动复制代码发布。无法通过一条命令让其他人直接使用。
• 协议切换不直观想从 stdio 切到 sse/streamable-http 需要改动多处代码，缺少示例。
• 缺少快速上手的示例项目新手难以快速搭建一个可本地运行并能发布到 PyPI 的 MCP 服务。

探索 MCP：模型上下文协议

概述

传输方式总览

MCP 支持以下三种主流传输方式：

1. stdio

2. sse

3. streamable-http

一步步建立你的首个 MCP 服务 🎯

创建本地可运行的 MCP 示例服务

使用 FastMCP 可以在几行代码内完成服务搭建：

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# 初始化 MCP 服务实例
mcp = FastMCP
@mcp.tool
def sum -> int:
"""
两个数相加求和
从Args来看。a : 整数 a
b : 整数 b
Returns:
说到int，两个数的和
"""
return a + b
if __name__ == '__main__':
# 启动 MCP 服务，默认使用 stdio 传输方式
mcp.settings.host = "."
mcp.settings.port = None # 本地 stdio 不需要端口
mcp.run
print

在本地 AI 工具中注册该服务

以支持 MCP 的 AI 客户端（如 trae) 为例，只需准备一个 mcp.json 配置文件：

{
"mcpServers": {
"My_Mcp_Server": {
"command": "python","args":
}
}
}

保存后刷新客户端，即可在 UI 中看到“已连接”。此时向模型提问，例如 “请调用 sum”，即可验证服务是否被成功调用。

从本地到云端——部署并远程调用 MCP 服务 🚀

一行代码切换传输协议

if __name__ == '__main__':
# 只改这一行就可以完成协议切换
# mcp.run
mcp.settings.host = "."
mcp.settings.port = 8000 # 根据实际需求填写端口
mcp.run # 或 'streamable-http'

AI 客户端中配置远程 MCP

• SSE 协议： 选择 “sse” 类型。地址格式为 http://:<端口>/sse 
• Streamable‑HTTP 协议： 选择 “streamableHttp” 类型，地址格式为 http://:<端口>/mcp 

跨 IDE/编辑器共享配置

{
"mcpServers": {
"A_N9cktV9xBWJfUv4w3Ug": {
从"name"来看，"我的MCP服务器","type": "streamableHttp","description": "","isActive": true,"tags":,"url": "http://localhost:8000/mcp"
}
}
}

粘贴后刷新对应插件，即可看到“已连接”。此时无论是 Cherry Studio 还是 VSCode，都能直接调用你部署好的远程工具。

将 MCP 服务打包发布到 PyPI 📦

初始化标准化 Python 项目

# 创建项目目录并进入
mkdir ccyy_mcp && cd ccyy_mcp
# 使用 uv 快速生成符合 PEP‑517/518 的项目结构
uv init . --package
# → 自动生成 src/ccyy_mcp/__init__.py 等文件夹结构

添加必备依赖

uv add "mcp"
# 同时会把 FastMCP 与相关 CLI 包写入 pyproject.toml

编写服务代码与入口函数

*src/ccyy_mcp/main.py*

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP

@mcp.tool def sum -> int: """两个整数相加""" return a + b

if name == 'main': mcp.run

from .main import mcp

def main -> None: # 为 pipx / uvx 提供统一入口 mcp.settings.host = "." mcp.settings.port = None mcp.run

*pyproject.toml* 中添加入口点：

ccyy-mcp = "ccyy_mcp:main"

建立分发包

uv build # 生成 .whl 与 .tar.gz 放入 ./dist/

获取 PyPI API Token

• 登录 PyPI 官网 → Account Settings → API tokens → Add API token。

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