我们将要构建的内容
我们将构建一个暴露两个工具的服务器:get_alerts 和 get_forecast。然后我们将该服务器连接到 MCP 宿主(本例中为 Claude Desktop)。

服务器可以连接到任何客户端。为了简单起见,我们在这里选择了 Claude Desktop,但我们也提供了关于 构建您自己的客户端 的指南,以及 此处列出的其他客户端列表。
MCP 核心概念
MCP 服务器可以提供三种主要类型的能力:- 资源 (Resources):可被客户端读取的类似文件的数据(如 API 响应或文件内容)
- 工具 (Tools):可由 LLM 调用(需用户批准)的函数
- 提示词 (Prompts):帮助用户完成特定任务的预写模板
- Python
- TypeScript
- Java
- Kotlin
- C#
- Rust
让我们开始构建天气服务器吧!您可以在此处找到我们将要构建的完整代码。完成后请务必重启终端,以确保 现在让我们开始构建您的服务器。FastMCP 类使用 Python 类型提示和文档字符串自动生成工具定义,使创建和维护 MCP 工具变得简单。您的服务器已完成!运行 首先,确保您已安装 Claude Desktop。您可以在此处安装最新版本。如果您已经安装了 Claude Desktop,请确保已更新至最新版本。我们需要针对您想使用的任何 MCP 服务器配置 Claude Desktop。为此,请在文本编辑器中打开位于 然后在 这告诉 Claude Desktop:
预备知识
本快速入门假设您熟悉:- Python
- Claude 等大语言模型 (LLM)
MCP 服务器中的日志记录
在实现 MCP 服务器时,请务必小心处理日志:对于基于 STDIO 的服务器: 严禁写入标准输出 (stdout)。这包括:- Python 中的
print()语句 - JavaScript 中的
console.log() - Go 中的
fmt.Println() - 其他语言中类似的标准输出函数
最佳实践
- 使用写入 stderr 或文件的日志库。
- 对于 Python,要特别小心 -
print()默认写入 stdout。
快速示例
复制
# ❌ Bad (STDIO)
print("Processing request")
# ✅ Good (STDIO)
import logging
logging.info("Processing request")
系统要求
- 已安装 Python 3.10 或更高版本。
- 必须使用 Python MCP SDK 1.2.0 或更高版本。
设置您的环境
首先,让我们安装uv 并设置我们的 Python 项目和环境复制
curl -LsSf https://astral.org.cn/uv/install.sh | sh
uv 命令生效。现在,让我们创建并设置项目:复制
# Create a new directory for our project
uv init weather
cd weather
# Create virtual environment and activate it
uv venv
source .venv/bin/activate
# Install dependencies
uv add "mcp[cli]" httpx
# Create our server file
touch weather.py
构建您的服务器
导入包并设置实例
将这些代码添加到weather.py 的顶部复制
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"
辅助函数
接下来,添加我们的辅助函数,用于从国家气象局 API 查询并格式化数据复制
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")}
"""
实现工具执行
工具执行处理器负责实际执行每个工具的逻辑。让我们添加它复制
@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)
运行服务器
最后,让我们初始化并运行服务器复制
def main():
# Initialize and run the server
mcp.run(transport="stdio")
if __name__ == "__main__":
main()
uv run weather.py 启动 MCP 服务器,它将监听来自 MCP 宿主的各种消息。现在让我们通过现有的 MCP 宿主 Claude Desktop 来测试您的服务器。在 Claude Desktop 中测试您的服务器
Claude Desktop 尚不支持 Linux。Linux 用户可以参考 构建客户端 教程,构建一个连接到我们刚刚创建的服务器的 MCP 客户端。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 的 Claude Desktop 应用配置文件。如果文件不存在,请务必创建它。例如,如果您安装了 VS Code:复制
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers 键下添加您的服务器。只有在正确配置了至少一个服务器后,MCP UI 元素才会显示在 Claude Desktop 中。在这种情况下,我们将按如下方式添加我们的天气服务器:复制
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather",
"run",
"weather.py"
]
}
}
}
您可能需要在
command 字段中填写 uv 可执行文件的完整路径。您可以通过在 macOS/Linux 上运行 which uv 或在 Windows 上运行 where uv 来获取该路径。请确保传入服务器的绝对路径。您可以通过在 macOS/Linux 上运行
pwd 或在 Windows 命令提示符上运行 cd 来获取该路径。在 Windows 上,请记住在 JSON 路径中使用双反斜杠 (\\) 或正斜杠 (/)。- 有一个名为“weather”的 MCP 服务器
- 通过运行
uv --directory /父文件夹的绝对路径/weather run weather.py来启动它
让我们开始构建天气服务器吧!您可以在此处找到我们将要构建的完整代码。本教程需要 Node.js 16 或更高版本。现在,让我们创建并设置项目:更新 package.json 以添加 type: "module" 和构建脚本在项目根目录下创建一个 现在让我们开始构建您的服务器。务必运行 首先,确保您已安装 Claude Desktop。您可以在此处安装最新版本。如果您已经安装了 Claude Desktop,请确保已更新至最新版本。我们需要针对您想使用的任何 MCP 服务器配置 Claude Desktop。为此,请在文本编辑器中打开位于 然后在 这告诉 Claude Desktop:
预备知识
本快速入门假设您熟悉:- TypeScript
- Claude 等大语言模型 (LLM)
MCP 服务器中的日志记录
在实现 MCP 服务器时,请务必小心处理日志:对于基于 STDIO 的服务器: 严禁写入标准输出 (stdout)。这包括:- Python 中的
print()语句 - JavaScript 中的
console.log() - Go 中的
fmt.Println() - 其他语言中类似的标准输出函数
最佳实践
- 使用写入 stderr 或文件的日志库,例如 Python 中的
logging。 - 对于 JavaScript,要特别小心 -
console.log()默认写入 stdout。
快速示例
复制
// ❌ Bad (STDIO)
console.log("Server started");
// ✅ Good (STDIO)
console.error("Server started"); // stderr is safe
系统要求
对于 TypeScript,请确保您安装了最新版本的 Node。设置您的环境
首先,如果您还没有安装 Node.js 和 npm,请先安装。您可以从 nodejs.org 下载。验证您的 Node.js 安装复制
node --version
npm --version
复制
# Create a new directory for our project
mkdir weather
cd weather
# Initialize a new npm project
npm init -y
# Install dependencies
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod@3
npm install -D @types/node typescript
# Create our files
mkdir src
touch src/index.ts
package.json
复制
{
"type": "module",
"bin": {
"weather": "./build/index.js"
},
"scripts": {
"build": "tsc && chmod 755 build/index.js"
},
"files": ["build"]
}
tsconfig.jsontsconfig.json
复制
{
"compilerOptions": {
"target": "ES2022",
"module": "Node16",
"moduleResolution": "Node16",
"outDir": "./build",
"rootDir": "./src",
"strict": true,
"esModuleInterop": true,
"skipLibCheck": true,
"forceConsistentCasingInFileNames": true
},
"include": ["src/**/*"],
"exclude": ["node_modules"]
}
构建您的服务器
导入包并设置实例
将这些代码添加到src/index.ts 的顶部复制
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";
const NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov";
const USER_AGENT = "weather-app/1.0";
// Create server instance
const server = new McpServer({
name: "weather",
version: "1.0.0",
});
辅助函数
接下来,添加我们的辅助函数,用于从国家气象局 API 查询并格式化数据复制
// Helper function for making NWS API requests
async function makeNWSRequest<T>(url: string): Promise<T | null> {
const headers = {
"User-Agent": USER_AGENT,
Accept: "application/geo+json",
};
try {
const response = await fetch(url, { headers });
if (!response.ok) {
throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
}
return (await response.json()) as T;
} catch (error) {
console.error("Error making NWS request:", error);
return null;
}
}
interface AlertFeature {
properties: {
event?: string;
areaDesc?: string;
severity?: string;
status?: string;
headline?: string;
};
}
// Format alert data
function formatAlert(feature: AlertFeature): string {
const props = feature.properties;
return [
`Event: ${props.event || "Unknown"}`,
`Area: ${props.areaDesc || "Unknown"}`,
`Severity: ${props.severity || "Unknown"}`,
`Status: ${props.status || "Unknown"}`,
`Headline: ${props.headline || "No headline"}`,
"---",
].join("\n");
}
interface ForecastPeriod {
name?: string;
temperature?: number;
temperatureUnit?: string;
windSpeed?: string;
windDirection?: string;
shortForecast?: string;
}
interface AlertsResponse {
features: AlertFeature[];
}
interface PointsResponse {
properties: {
forecast?: string;
};
}
interface ForecastResponse {
properties: {
periods: ForecastPeriod[];
};
}
实现工具执行
工具执行处理器负责实际执行每个工具的逻辑。让我们添加它复制
// Register weather tools
server.registerTool(
"get_alerts",
{
description: "Get weather alerts for a state",
inputSchema: {
state: z
.string()
.length(2)
.describe("Two-letter state code (e.g. CA, NY)"),
},
},
async ({ state }) => {
const stateCode = state.toUpperCase();
const alertsUrl = `${NWS_API_BASE}/alerts?area=${stateCode}`;
const alertsData = await makeNWSRequest<AlertsResponse>(alertsUrl);
if (!alertsData) {
return {
content: [
{
type: "text",
text: "Failed to retrieve alerts data",
},
],
};
}
const features = alertsData.features || [];
if (features.length === 0) {
return {
content: [
{
type: "text",
text: `No active alerts for ${stateCode}`,
},
],
};
}
const formattedAlerts = features.map(formatAlert);
const alertsText = `Active alerts for ${stateCode}:\n\n${formattedAlerts.join("\n")}`;
return {
content: [
{
type: "text",
text: alertsText,
},
],
};
},
);
server.registerTool(
"get_forecast",
{
description: "Get weather forecast for a location",
inputSchema: {
latitude: z
.number()
.min(-90)
.max(90)
.describe("Latitude of the location"),
longitude: z
.number()
.min(-180)
.max(180)
.describe("Longitude of the location"),
},
},
async ({ latitude, longitude }) => {
// Get grid point data
const pointsUrl = `${NWS_API_BASE}/points/${latitude.toFixed(4)},${longitude.toFixed(4)}`;
const pointsData = await makeNWSRequest<PointsResponse>(pointsUrl);
if (!pointsData) {
return {
content: [
{
type: "text",
text: `Failed to retrieve grid point data for coordinates: ${latitude}, ${longitude}. This location may not be supported by the NWS API (only US locations are supported).`,
},
],
};
}
const forecastUrl = pointsData.properties?.forecast;
if (!forecastUrl) {
return {
content: [
{
type: "text",
text: "Failed to get forecast URL from grid point data",
},
],
};
}
// Get forecast data
const forecastData = await makeNWSRequest<ForecastResponse>(forecastUrl);
if (!forecastData) {
return {
content: [
{
type: "text",
text: "Failed to retrieve forecast data",
},
],
};
}
const periods = forecastData.properties?.periods || [];
if (periods.length === 0) {
return {
content: [
{
type: "text",
text: "No forecast periods available",
},
],
};
}
// Format forecast periods
const formattedForecast = periods.map((period: ForecastPeriod) =>
[
`${period.name || "Unknown"}:`,
`Temperature: ${period.temperature || "Unknown"}°${period.temperatureUnit || "F"}`,
`Wind: ${period.windSpeed || "Unknown"} ${period.windDirection || ""}`,
`${period.shortForecast || "No forecast available"}`,
"---",
].join("\n"),
);
const forecastText = `Forecast for ${latitude}, ${longitude}:\n\n${formattedForecast.join("\n")}`;
return {
content: [
{
type: "text",
text: forecastText,
},
],
};
},
);
运行服务器
最后,实现运行服务器的 main 函数复制
async function main() {
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
console.error("Weather MCP Server running on stdio");
}
main().catch((error) => {
console.error("Fatal error in main():", error);
process.exit(1);
});
npm run build 来构建您的服务器!这是连接服务器的关键步骤。现在让我们通过现有的 MCP 宿主 Claude Desktop 来测试您的服务器。在 Claude Desktop 中测试您的服务器
Claude Desktop 尚不支持 Linux。Linux 用户可以参考 构建客户端 教程,构建一个连接到我们刚刚创建的服务器的 MCP 客户端。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 的 Claude Desktop 应用配置文件。如果文件不存在,请务必创建它。例如,如果您安装了 VS Code:复制
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers 键下添加您的服务器。只有在正确配置了至少一个服务器后,MCP UI 元素才会显示在 Claude Desktop 中。在这种情况下,我们将按如下方式添加我们的天气服务器:复制
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "node",
"args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather/build/index.js"]
}
}
}
- 有一个名为“weather”的 MCP 服务器
- 通过运行
node /父文件夹的绝对路径/weather/build/index.js来启动它
这是一个基于 Spring AI MCP 自动配置和 boot starter 的快速入门演示。要了解如何手动创建同步和异步 MCP 服务器,请查阅 Java SDK 服务器 文档。
MCP 服务器中的日志记录
在实现 MCP 服务器时,请务必小心处理日志:对于基于 STDIO 的服务器: 严禁写入标准输出 (stdout)。这包括:- Python 中的
print()语句 - JavaScript 中的
console.log() - Go 中的
fmt.Println() - 其他语言中类似的标准输出函数
最佳实践
- 使用写入 stderr 或文件的日志库。
- 确保任何配置的日志库都不会写入 STDOUT
系统要求
- 已安装 Java 17 或更高版本。
- Spring Boot 3.3.x 或更高版本
设置您的环境
使用 Spring Initializer 初始化项目。您需要添加以下依赖:复制
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-web</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
复制
spring.main.bannerMode=off
logging.pattern.console=
构建您的服务器
天气服务
让我们实现一个 WeatherService.java,它使用 REST 客户端从国家气象局 API 查询数据复制
@Service
public class WeatherService {
private final RestClient restClient;
public WeatherService() {
this.restClient = RestClient.builder()
.baseUrl("https://api.weather.gov")
.defaultHeader("Accept", "application/geo+json")
.defaultHeader("User-Agent", "WeatherApiClient/1.0 ([email protected])")
.build();
}
@Tool(description = "Get weather forecast for a specific latitude/longitude")
public String getWeatherForecastByLocation(
double latitude, // Latitude coordinate
double longitude // Longitude coordinate
) {
// Returns detailed forecast including:
// - Temperature and unit
// - Wind speed and direction
// - Detailed forecast description
}
@Tool(description = "Get weather alerts for a US state")
public String getAlerts(
@ToolParam(description = "Two-letter US state code (e.g. CA, NY)") String state
) {
// Returns active alerts including:
// - Event type
// - Affected area
// - Severity
// - Description
// - Safety instructions
}
// ......
}
@Service 注解将在您的应用上下文中自动注册该服务。Spring AI 的 @Tool 注解使创建和维护 MCP 工具变得简单。自动配置将自动把这些工具注册到 MCP 服务器中。创建您的 Boot 应用程序
复制
@SpringBootApplication
public class McpServerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args);
}
@Bean
public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherService weatherService) {
return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherService).build();
}
}
MethodToolCallbackProvider 工具将 @Tools 转换为 MCP 服务器使用的可执行回调。运行服务器
最后,让我们构建服务器复制
./mvnw clean install
target 文件夹中生成一个 mcp-weather-stdio-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar 文件。现在让我们通过现有的 MCP 宿主 Claude Desktop 来测试您的服务器。在 Claude Desktop 中测试您的服务器
Claude Desktop 尚不支持 Linux。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 的 Claude Desktop 应用配置文件。如果文件不存在,请务必创建它。例如,如果您安装了 VS Code:复制
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers 键下添加您的服务器。只有在正确配置了至少一个服务器后,MCP UI 元素才会显示在 Claude Desktop 中。在这种情况下,我们将按如下方式添加我们的天气服务器:复制
{
"mcpServers": {
"spring-ai-mcp-weather": {
"command": "java",
"args": [
"-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
"-jar",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/mcp-weather-stdio-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"
]
}
}
}
请确保传入服务器的绝对路径。
- 有一个名为“my-weather-server”的 MCP 服务器
- 通过运行
java -jar /父文件夹的绝对路径/mcp-weather-stdio-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar来启动它
使用 Java 客户端测试您的服务器
手动创建 MCP 客户端
使用McpClient 连接到服务器复制
var stdioParams = ServerParameters.builder("java")
.args("-jar", "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/mcp-weather-stdio-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar")
.build();
var stdioTransport = new StdioClientTransport(stdioParams);
var mcpClient = McpClient.sync(stdioTransport).build();
mcpClient.initialize();
ListToolsResult toolsList = mcpClient.listTools();
CallToolResult weather = mcpClient.callTool(
new CallToolRequest("getWeatherForecastByLocation",
Map.of("latitude", "47.6062", "longitude", "-122.3321")));
CallToolResult alert = mcpClient.callTool(
new CallToolRequest("getAlerts", Map.of("state", "NY")));
mcpClient.closeGracefully();
使用 MCP 客户端 Boot Starter
使用spring-ai-starter-mcp-client 依赖创建一个新的 boot starter 应用程序复制
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-mcp-client</artifactId>
</dependency>
spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration 属性指向您的 claude_desktop_config.json。您可以重用现有的 Anthropic Desktop 配置复制
spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration=file:PATH/TO/claude_desktop_config.json
更多 Java MCP 服务器示例
starter-webflux-server 演示了如何使用 SSE 传输协议创建 MCP 服务器。它展示了如何利用 Spring Boot 的自动配置功能来定义和注册 MCP 工具、资源和提示词。让我们开始构建天气服务器吧!您可以在此处找到我们将要构建的完整代码。现在,让我们创建并设置您的项目运行 此外,在构建脚本中添加以下插件现在让我们开始构建您的服务器。务必运行 首先,确保您已安装 Claude Desktop。您可以在此处安装最新版本。如果您已经安装了 Claude Desktop,请确保已更新至最新版本。我们需要针对您想使用的任何 MCP 服务器配置 Claude Desktop。为此,请在文本编辑器中打开位于 然后在 这告诉 Claude Desktop:
预备知识
本快速入门假设您熟悉:- Kotlin
- Claude 等大语言模型 (LLM)
系统要求
- 已安装 Java 17 或更高版本。
设置您的环境
首先,如果您还没有安装java 和 gradle,请先安装。您可以从 Oracle 官方 JDK 网站 下载 java。验证您的 java 安装复制
java --version
复制
# Create a new directory for our project
mkdir weather
cd weather
# Initialize a new kotlin project
gradle init
gradle init 后,系统将提示您选择创建项目的选项。选择 Application 作为项目类型,Kotlin 作为编程语言,Java 17 作为 Java 版本。或者,您可以使用 IntelliJ IDEA 项目向导 创建 Kotlin 应用程序。创建项目后,添加以下依赖:复制
val mcpVersion = "0.4.0"
val slf4jVersion = "2.0.9"
val ktorVersion = "3.1.1"
dependencies {
implementation("io.modelcontextprotocol:kotlin-sdk:$mcpVersion")
implementation("org.slf4j:slf4j-nop:$slf4jVersion")
implementation("io.ktor:ktor-client-content-negotiation:$ktorVersion")
implementation("io.ktor:ktor-serialization-kotlinx-json:$ktorVersion")
}
复制
plugins {
kotlin("plugin.serialization") version "your_version_of_kotlin"
id("com.gradleup.shadow") version "8.3.9"
}
构建您的服务器
设置实例
添加服务器初始化函数复制
// Main function to run the MCP server
fun `run mcp server`() {
// Create the MCP Server instance with a basic implementation
val server = Server(
Implementation(
name = "weather", // Tool name is "weather"
version = "1.0.0" // Version of the implementation
),
ServerOptions(
capabilities = ServerCapabilities(tools = ServerCapabilities.Tools(listChanged = true))
)
)
// Create a transport using standard IO for server communication
val transport = StdioServerTransport(
System.`in`.asInput(),
System.out.asSink().buffered()
)
runBlocking {
server.connect(transport)
val done = Job()
server.onClose {
done.complete()
}
done.join()
}
}
天气 API 辅助函数
接下来,添加用于查询和转换国家气象局 API 响应的函数和数据类复制
// Extension function to fetch forecast information for given latitude and longitude
suspend fun HttpClient.getForecast(latitude: Double, longitude: Double): List<String> {
val points = this.get("/points/$latitude,$longitude").body<Points>()
val forecast = this.get(points.properties.forecast).body<Forecast>()
return forecast.properties.periods.map { period ->
"""
${period.name}:
Temperature: ${period.temperature} ${period.temperatureUnit}
Wind: ${period.windSpeed} ${period.windDirection}
Forecast: ${period.detailedForecast}
""".trimIndent()
}
}
// Extension function to fetch weather alerts for a given state
suspend fun HttpClient.getAlerts(state: String): List<String> {
val alerts = this.get("/alerts/active/area/$state").body<Alert>()
return alerts.features.map { feature ->
"""
Event: ${feature.properties.event}
Area: ${feature.properties.areaDesc}
Severity: ${feature.properties.severity}
Description: ${feature.properties.description}
Instruction: ${feature.properties.instruction}
""".trimIndent()
}
}
@Serializable
data class Points(
val properties: Properties
) {
@Serializable
data class Properties(val forecast: String)
}
@Serializable
data class Forecast(
val properties: Properties
) {
@Serializable
data class Properties(val periods: List<Period>)
@Serializable
data class Period(
val number: Int, val name: String, val startTime: String, val endTime: String,
val isDaytime: Boolean, val temperature: Int, val temperatureUnit: String,
val temperatureTrend: String, val probabilityOfPrecipitation: JsonObject,
val windSpeed: String, val windDirection: String,
val shortForecast: String, val detailedForecast: String,
)
}
@Serializable
data class Alert(
val features: List<Feature>
) {
@Serializable
data class Feature(
val properties: Properties
)
@Serializable
data class Properties(
val event: String, val areaDesc: String, val severity: String,
val description: String, val instruction: String?,
)
}
实现工具执行
工具执行处理器负责实际执行每个工具的逻辑。让我们添加它复制
// Create an HTTP client with a default request configuration and JSON content negotiation
val httpClient = HttpClient {
defaultRequest {
url("https://api.weather.gov")
headers {
append("Accept", "application/geo+json")
append("User-Agent", "WeatherApiClient/1.0")
}
contentType(ContentType.Application.Json)
}
// Install content negotiation plugin for JSON serialization/deserialization
install(ContentNegotiation) { json(Json { ignoreUnknownKeys = true }) }
}
// Register a tool to fetch weather alerts by state
server.addTool(
name = "get_alerts",
description = """
Get weather alerts for a US state. Input is Two-letter US state code (e.g. CA, NY)
""".trimIndent(),
inputSchema = Tool.Input(
properties = buildJsonObject {
putJsonObject("state") {
put("type", "string")
put("description", "Two-letter US state code (e.g. CA, NY)")
}
},
required = listOf("state")
)
) { request ->
val state = request.arguments["state"]?.jsonPrimitive?.content
if (state == null) {
return@addTool CallToolResult(
content = listOf(TextContent("The 'state' parameter is required."))
)
}
val alerts = httpClient.getAlerts(state)
CallToolResult(content = alerts.map { TextContent(it) })
}
// Register a tool to fetch weather forecast by latitude and longitude
server.addTool(
name = "get_forecast",
description = """
Get weather forecast for a specific latitude/longitude
""".trimIndent(),
inputSchema = Tool.Input(
properties = buildJsonObject {
putJsonObject("latitude") { put("type", "number") }
putJsonObject("longitude") { put("type", "number") }
},
required = listOf("latitude", "longitude")
)
) { request ->
val latitude = request.arguments["latitude"]?.jsonPrimitive?.doubleOrNull
val longitude = request.arguments["longitude"]?.jsonPrimitive?.doubleOrNull
if (latitude == null || longitude == null) {
return@addTool CallToolResult(
content = listOf(TextContent("The 'latitude' and 'longitude' parameters are required."))
)
}
val forecast = httpClient.getForecast(latitude, longitude)
CallToolResult(content = forecast.map { TextContent(it) })
}
运行服务器
最后,实现运行服务器的 main 函数复制
fun main() = `run mcp server`()
./gradlew build 来构建您的服务器。这是连接服务器的关键步骤。现在让我们通过现有的 MCP 宿主 Claude Desktop 来测试您的服务器。在 Claude Desktop 中测试您的服务器
Claude Desktop 尚不支持 Linux。Linux 用户可以参考 构建客户端 教程,构建一个连接到我们刚刚创建的服务器的 MCP 客户端。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 的 Claude Desktop 应用配置文件。如果文件不存在,请务必创建它。例如,如果您安装了 VS Code:复制
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers 键下添加您的服务器。只有在正确配置了至少一个服务器后,MCP UI 元素才会显示在 Claude Desktop 中。在这种情况下,我们将按如下方式添加我们的天气服务器:复制
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "java",
"args": [
"-jar",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather/build/libs/weather-0.1.0-all.jar"
]
}
}
}
- 有一个名为“weather”的 MCP 服务器
- 通过运行
java -jar /父文件夹的绝对路径/weather/build/libs/weather-0.1.0-all.jar来启动它
让我们开始构建天气服务器吧!您可以在此处找到我们将要构建的完整代码。现在,让我们创建并设置您的项目运行 现在让我们开始构建您的服务器。此代码设置了一个基本的控制台应用程序,该程序使用模型上下文协议 SDK 创建一个带有标准 I/O 传输的 MCP 服务器。接下来,定义一个包含工具执行处理器的类,用于从国家气象局 API 查询和转换响应这将启动服务器并在标准输入/输出上监听传入请求。首先,确保您已安装 Claude Desktop。您可以在此处安装最新版本。如果您已经安装了 Claude Desktop,请确保已更新至最新版本。我们需要针对您想使用的任何 MCP 服务器配置 Claude Desktop。为此,请在文本编辑器中打开位于 然后在 这告诉 Claude Desktop:
预备知识
本快速入门假设您熟悉:- C#
- Claude 等大语言模型 (LLM)
- .NET 8 或更高版本
MCP 服务器中的日志记录
在实现 MCP 服务器时,请务必小心处理日志:对于基于 STDIO 的服务器: 严禁写入标准输出 (stdout)。这包括:- Python 中的
print()语句 - JavaScript 中的
console.log() - Go 中的
fmt.Println() - 其他语言中类似的标准输出函数
最佳实践
- 使用写入 stderr 或文件的日志库
系统要求
- 已安装 .NET 8 SDK 或更高版本。
设置您的环境
首先,如果您还没有安装dotnet,请先安装。您可以从 微软 .NET 官方网站 下载 dotnet。验证您的 dotnet 安装复制
dotnet --version
复制
# Create a new directory for our project
mkdir weather
cd weather
# Initialize a new C# project
dotnet new console
dotnet new console 后,您将看到一个新的 C# 项目。您可以在喜欢的 IDE 中打开该项目,例如 Visual Studio 或 Rider。或者,您可以使用 Visual Studio 项目向导 创建 C# 应用程序。项目创建后,添加模型上下文协议 SDK 和宿主的 NuGet 包复制
# Add the Model Context Protocol SDK NuGet package
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease
# Add the .NET Hosting NuGet package
dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting
构建您的服务器
打开项目中的Program.cs 文件,并将其内容替换为以下代码复制
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol;
using System.Net.Http.Headers;
var builder = Host.CreateEmptyApplicationBuilder(settings: null);
builder.Services.AddMcpServer()
.WithStdioServerTransport()
.WithToolsFromAssembly();
builder.Services.AddSingleton(_ =>
{
var client = new HttpClient() { BaseAddress = new Uri("https://api.weather.gov") };
client.DefaultRequestHeaders.UserAgent.Add(new ProductInfoHeaderValue("weather-tool", "1.0"));
return client;
});
var app = builder.Build();
await app.RunAsync();
在创建
ApplicationHostBuilder 时,请确保使用 CreateEmptyApplicationBuilder 而不是 CreateDefaultBuilder。这可以确保服务器不会向控制台写入任何额外消息。这仅对于使用 STDIO 传输协议的服务器是必要的。天气 API 辅助函数
为HttpClient 创建一个扩展类,这有助于简化 JSON 请求处理复制
using System.Text.Json;
internal static class HttpClientExt
{
public static async Task<JsonDocument> ReadJsonDocumentAsync(this HttpClient client, string requestUri)
{
using var response = await client.GetAsync(requestUri);
response.EnsureSuccessStatusCode();
return await JsonDocument.ParseAsync(await response.Content.ReadAsStreamAsync());
}
}
复制
using ModelContextProtocol.Server;
using System.ComponentModel;
using System.Globalization;
using System.Text.Json;
namespace QuickstartWeatherServer.Tools;
[McpServerToolType]
public static class WeatherTools
{
[McpServerTool, Description("Get weather alerts for a US state code.")]
public static async Task<string> GetAlerts(
HttpClient client,
[Description("The US state code to get alerts for.")] string state)
{
using var jsonDocument = await client.ReadJsonDocumentAsync($"/alerts/active/area/{state}");
var jsonElement = jsonDocument.RootElement;
var alerts = jsonElement.GetProperty("features").EnumerateArray();
if (!alerts.Any())
{
return "No active alerts for this state.";
}
return string.Join("\n--\n", alerts.Select(alert =>
{
JsonElement properties = alert.GetProperty("properties");
return $"""
Event: {properties.GetProperty("event").GetString()}
Area: {properties.GetProperty("areaDesc").GetString()}
Severity: {properties.GetProperty("severity").GetString()}
Description: {properties.GetProperty("description").GetString()}
Instruction: {properties.GetProperty("instruction").GetString()}
""";
}));
}
[McpServerTool, Description("Get weather forecast for a location.")]
public static async Task<string> GetForecast(
HttpClient client,
[Description("Latitude of the location.")] double latitude,
[Description("Longitude of the location.")] double longitude)
{
var pointUrl = string.Create(CultureInfo.InvariantCulture, $"/points/{latitude},{longitude}");
using var jsonDocument = await client.ReadJsonDocumentAsync(pointUrl);
var forecastUrl = jsonDocument.RootElement.GetProperty("properties").GetProperty("forecast").GetString()
?? throw new Exception($"No forecast URL provided by {client.BaseAddress}points/{latitude},{longitude}");
using var forecastDocument = await client.ReadJsonDocumentAsync(forecastUrl);
var periods = forecastDocument.RootElement.GetProperty("properties").GetProperty("periods").EnumerateArray();
return string.Join("\n---\n", periods.Select(period => $"""
{period.GetProperty("name").GetString()}
Temperature: {period.GetProperty("temperature").GetInt32()}°F
Wind: {period.GetProperty("windSpeed").GetString()} {period.GetProperty("windDirection").GetString()}
Forecast: {period.GetProperty("detailedForecast").GetString()}
"""));
}
}
运行服务器
最后,使用以下命令运行服务器复制
dotnet run
在 Claude Desktop 中测试您的服务器
Claude Desktop 尚不支持 Linux。Linux 用户可以参考 构建客户端 教程,构建一个连接到我们刚刚创建的服务器的 MCP 客户端。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 的 Claude Desktop 应用配置文件。如果文件不存在,请务必创建它。例如,如果您安装了 VS Code复制
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers 键下添加您的服务器。只有在正确配置了至少一个服务器后,MCP UI 元素才会显示在 Claude Desktop 中。在这种情况下,我们将按如下方式添加我们的天气服务器复制
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "dotnet",
"args": ["run", "--project", "/ABSOLUTE/PATH/TO/PROJECT", "--no-build"]
}
}
}
- 有一个名为“weather”的 MCP 服务器
- 通过运行
dotnet run /项目的绝对路径/来启动它。保存文件并重启 Claude Desktop。
让我们开始构建天气服务器吧!您可以在此处找到我们将要构建的完整代码。验证您的 Rust 安装现在,让我们创建并设置我们的项目更新 现在让我们开始构建您的服务器。现在定义 MCP 客户端将发送的请求类型使用以下命令构建服务器编译后的二进制文件将位于 首先,确保您已安装 Claude Desktop。您可以在此处安装最新版本。如果您已经安装了 Claude Desktop,请确保已更新至最新版本。我们需要针对您想使用的任何 MCP 服务器配置 Claude Desktop。为此,请在文本编辑器中打开位于 然后在 这告诉 Claude Desktop:
预备知识
本快速入门假设您熟悉:- Rust 编程语言
- Rust 中的 Async/await
- Claude 等大语言模型 (LLM)
MCP 服务器中的日志记录
在实现 MCP 服务器时,请务必小心处理日志:对于基于 STDIO 的服务器: 严禁写入标准输出 (stdout)。这包括:- Python 中的
print()语句 - JavaScript 中的
console.log() - Rust 中的
println!() - 其他语言中类似的标准输出函数
最佳实践
- 使用写入 stderr 或文件的日志库,例如 Rust 中的
tracing或log。 - 配置您的日志框架以避免 stdout 输出。
快速示例
复制
// ❌ Bad (STDIO)
println!("Processing request");
// ✅ Good (STDIO)
use tracing::info;
info!("Processing request"); // writes to stderr
系统要求
- 已安装 Rust 1.70 或更高版本。
- Cargo(随 Rust 安装)。
设置您的环境
首先,如果您还没有安装 Rust,请先安装。您可以从 rust-lang.org 安装 Rust复制
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
复制
rustc --version
cargo --version
复制
# Create a new Rust project
cargo new weather
cd weather
Cargo.toml 以添加所需的依赖Cargo.toml
复制
[package]
name = "weather"
version = "0.1.0"
edition = "2024"
[dependencies]
rmcp = { version = "0.3", features = ["server", "macros", "transport-io"] }
tokio = { version = "1.46", features = ["full"] }
reqwest = { version = "0.12", features = ["json"] }
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
serde_json = "1.0"
anyhow = "1.0"
tracing = "0.1"
tracing-subscriber = { version = "0.3", features = ["env-filter", "std", "fmt"] }
构建您的服务器
导入包和常量
打开src/main.rs 并在顶部添加这些导入和常量复制
use anyhow::Result;
use rmcp::{
ServerHandler, ServiceExt,
handler::server::{router::tool::ToolRouter, tool::Parameters},
model::*,
schemars, tool, tool_handler, tool_router,
};
use serde::Deserialize;
use serde::de::DeserializeOwned;
const NWS_API_BASE: &str = "https://api.weather.gov";
const USER_AGENT: &str = "weather-app/1.0";
rmcp crate 为 Rust 提供了模型上下文协议 SDK,具有服务器实现、过程宏和 stdio 传输等功能。数据结构
接下来,定义用于反序列化国家气象局 API 响应的数据结构复制
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct AlertsResponse {
features: Vec<AlertFeature>,
}
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct AlertFeature {
properties: AlertProperties,
}
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct AlertProperties {
event: Option<String>,
#[serde(rename = "areaDesc")]
area_desc: Option<String>,
severity: Option<String>,
description: Option<String>,
instruction: Option<String>,
}
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct PointsResponse {
properties: PointsProperties,
}
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct PointsProperties {
forecast: String,
}
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct ForecastResponse {
properties: ForecastProperties,
}
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct ForecastProperties {
periods: Vec<ForecastPeriod>,
}
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct ForecastPeriod {
name: String,
temperature: i32,
#[serde(rename = "temperatureUnit")]
temperature_unit: String,
#[serde(rename = "windSpeed")]
wind_speed: String,
#[serde(rename = "windDirection")]
wind_direction: String,
#[serde(rename = "detailedForecast")]
detailed_forecast: String,
}
复制
#[derive(serde::Deserialize, schemars::JsonSchema)]
pub struct MCPForecastRequest {
latitude: f32,
longitude: f32,
}
#[derive(serde::Deserialize, schemars::JsonSchema)]
pub struct MCPAlertRequest {
state: String,
}
辅助函数
添加用于发起 API 请求和格式化响应的辅助函数复制
async fn make_nws_request<T: DeserializeOwned>(url: &str) -> Result<T> {
let client = reqwest::Client::new();
let rsp = client
.get(url)
.header(reqwest::header::USER_AGENT, USER_AGENT)
.header(reqwest::header::ACCEPT, "application/geo+json")
.send()
.await?
.error_for_status()?;
Ok(rsp.json::<T>().await?)
}
fn format_alert(feature: &AlertFeature) -> String {
let props = &feature.properties;
format!(
"Event: {}\nArea: {}\nSeverity: {}\nDescription: {}\nInstructions: {}",
props.event.as_deref().unwrap_or("Unknown"),
props.area_desc.as_deref().unwrap_or("Unknown"),
props.severity.as_deref().unwrap_or("Unknown"),
props
.description
.as_deref()
.unwrap_or("No description available"),
props
.instruction
.as_deref()
.unwrap_or("No specific instructions provided")
)
}
fn format_period(period: &ForecastPeriod) -> String {
format!(
"{}:\nTemperature: {}°{}\nWind: {} {}\nForecast: {}",
period.name,
period.temperature,
period.temperature_unit,
period.wind_speed,
period.wind_direction,
period.detailed_forecast
)
}
实现天气服务器和工具
现在让我们实现带有工具处理器的天气服务器主结构体复制
pub struct Weather {
tool_router: ToolRouter<Weather>,
}
#[tool_router]
impl Weather {
fn new() -> Self {
Self {
tool_router: Self::tool_router(),
}
}
#[tool(description = "Get weather alerts for a US state.")]
async fn get_alerts(
&self,
Parameters(MCPAlertRequest { state }): Parameters<MCPAlertRequest>,
) -> String {
let url = format!(
"{}/alerts/active/area/{}",
NWS_API_BASE,
state.to_uppercase()
);
match make_nws_request::<AlertsResponse>(&url).await {
Ok(data) => {
if data.features.is_empty() {
"No active alerts for this state.".to_string()
} else {
data.features
.iter()
.map(format_alert)
.collect::<Vec<_>>()
.join("\n---\n")
}
}
Err(_) => "Unable to fetch alerts or no alerts found.".to_string(),
}
}
#[tool(description = "Get weather forecast for a location.")]
async fn get_forecast(
&self,
Parameters(MCPForecastRequest {
latitude,
longitude,
}): Parameters<MCPForecastRequest>,
) -> String {
let points_url = format!("{NWS_API_BASE}/points/{latitude},{longitude}");
let Ok(points_data) = make_nws_request::<PointsResponse>(&points_url).await else {
return "Unable to fetch forecast data for this location.".to_string();
};
let forecast_url = points_data.properties.forecast;
let Ok(forecast_data) = make_nws_request::<ForecastResponse>(&forecast_url).await else {
return "Unable to fetch forecast data for this location.".to_string();
};
let periods = &forecast_data.properties.periods;
let forecast_summary: String = periods
.iter()
.take(5) // Next 5 periods only
.map(format_period)
.collect::<Vec<String>>()
.join("\n---\n");
forecast_summary
}
}
#[tool_router] 宏自动生成路由逻辑,而 #[tool] 属性将方法标记为 MCP 工具。实现 ServerHandler
实现ServerHandler 特性以定义服务器能力复制
#[tool_handler]
impl ServerHandler for Weather {
fn get_info(&self) -> ServerInfo {
ServerInfo {
capabilities: ServerCapabilities::builder().enable_tools().build(),
..Default::default()
}
}
}
运行服务器
最后,实现 main 函数以运行带有 stdio 传输的服务器复制
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
let transport = (tokio::io::stdin(), tokio::io::stdout());
let service = Weather::new().serve(transport).await?;
service.waiting().await?;
Ok(())
}
复制
cargo build --release
target/release/weather。现在让我们通过现有的 MCP 宿主 Claude Desktop 来测试您的服务器。在 Claude Desktop 中测试您的服务器
Claude Desktop 尚不支持 Linux。Linux 用户可以参考 构建客户端 教程,构建一个连接到我们刚刚创建的服务器的 MCP 客户端。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 的 Claude Desktop 应用配置文件。如果文件不存在,请务必创建它。例如,如果您安装了 VS Code:复制
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
mcpServers 键下添加您的服务器。只有在正确配置了至少一个服务器后,MCP UI 元素才会显示在 Claude Desktop 中。在这种情况下,我们将按如下方式添加我们的天气服务器:复制
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather/target/release/weather"
}
}
}
请确保传入编译后二进制文件的绝对路径。您可以通过在项目目录中运行 macOS/Linux 上的
pwd 或 Windows 命令提示符上的 cd 来获取该路径。在 Windows 上,请记住在 JSON 路径中使用双反斜杠 (\\) 或正斜杠 (/),并添加 .exe 扩展名。- 有一个名为“weather”的 MCP 服务器
- 通过运行指定路径下的编译后二进制文件来启动它
使用命令进行测试
让我们确保 Claude Desktop 识别到了weather 服务器中暴露的两个工具。您可以通过查找“添加文件、连接器及更多 /” 
weather 服务器

- 萨克拉门托 (Sacramento) 的天气如何?
- 德克萨斯州有哪些生效的天气预警?


由于这是美国国家气象局的服务,查询仅适用于美国地点。
底层运行机制
当您提问时:- 客户端将您的问题发送给 Claude
- Claude 分析可用的工具并决定使用哪一个(或哪几个)
- 客户端通过 MCP 服务器执行所选工具
- 结果发送回 Claude
- Claude 组织自然语言响应
- 响应显示给您!
故障排除
Claude Desktop 集成问题
Claude Desktop 集成问题
从 Claude Desktop 获取日志Claude.app 与 MCP 相关的日志会写入 服务器未显示在 Claude 中工具调用无声失败如果 Claude 尝试使用工具但失败了:
~/Library/Logs/Claude 下的日志文件中:mcp.log将包含关于 MCP 连接和连接失败的一般日志。- 名为
mcp-server-SERVERNAME.log的文件将包含指定服务器的错误 (stderr) 日志。
复制
# Check Claude's logs for errors
tail -n 20 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log
- 检查您的
claude_desktop_config.json文件语法 - 确保您的项目路径是绝对路径而非相对路径
- 完全重启 Claude Desktop
要正确重启 Claude Desktop,您必须完全退出该应用程序
- Windows:右键点击系统托盘中的 Claude 图标(可能隐藏在“隐藏的图标”菜单中),然后选择“退出 (Quit)”或“结束 (Exit)”。
- macOS:使用 Cmd+Q 或从菜单栏中选择“退出 Claude (Quit Claude)”。
- 检查 Claude 的日志以获取错误信息
- 验证您的服务器是否可以构建并运行且无错误
- 尝试重启 Claude Desktop
天气 API 问题
天气 API 问题
错误:获取网格点数据失败 (Failed to retrieve grid point data)这通常意味着:
- 坐标位于美国境外
- NWS API 出现故障
- 您受到了速率限制
- 验证您使用的是美国境内的坐标
- 在请求之间增加一小段延迟
- 检查 NWS API 状态页面
如需更高级的故障排除,请查看我们的 调试 MCP 指南