【大模型系列篇】使用Python开发MCP Server及Inspector工具调试

基于fastmcp开发weather mcp server 

天气预报接口定义

https://www.weather.gov/documentation/services-web-api

• How do I get the forecast?

https://api.weather.gov/gridpoints/{office}/{gridX},{gridY}/forecast

例如：https://api.weather.gov/gridpoints/TOP/31,80/forecast

https://api.weather.gov/points/{latitude},{longitude}

例如：https://api.weather.gov/points/39.7456,-97.0892

• How do I get alerts?

https://api.weather.gov/alerts/active?area={state}

例如：https://api.weather.gov/alerts/active?area=KS

 

安装 uv - Python依赖管理工具

详见《深度解锁MCP模型上下文协议，赋能大模型玩转智能体》扩展内容阅读 ： [uv - Python依赖管理工具]

uv 是一个用 Rust 编写的极快的 Python 包和项目管理器。

https://github.com/astral-sh/uv

uvx 是 uv 工具链的扩展命令。uvx（ uv tool run的别名）用于在临时环境中运行工具，无需安装即可调用工具。

https://docs.astral.sh/uv/guides/tools

开发环境准备

https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

# 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

 

示例代码 weather.py

from typing import Any
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP# 初始化 FastMCP 服务器
mcp = FastMCP("weather")# 常量
NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov"
USER_AGENT = "weather-app/1.0"async def make_nws_request(url: str) -> dict[str, Any] | None:"""向 NWS API 发起请求，并进行错误处理。"""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 Nonedef format_alert(feature: dict) -> str:"""将警报信息格式化为可读字符串。"""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')}
"""@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:"""获取美国州的天气警报。参数:state: 美国州的代码 (例如 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:"""获取地点的天气预报。参数:latitude: 地点的纬度longitude: 地点的经度"""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."forecast_url = points_data["properties"]["forecast"]forecast_data = await make_nws_request(forecast_url)if not forecast_data:return "Unable to fetch detailed forecast."periods = forecast_data["properties"]["periods"]forecasts = []for period in periods[:5]: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)if __name__ == "__main__":# 初始化并运行服务器mcp.run(transport='stdio')

 

运行weather mcp服务器

uv run weather.py

 

MCP Inspector调试 

MCP Inspector 是专为 Model Context Protocol（MCP）服务器设计的交互式调试工具，支持开发者通过多种方式快速测试与优化服务端功能。

https://github.com/modelcontextprotocol/inspector

调试 MCP 服务器

我们可以通过两种方法来运行Inspector：

方式一、npx

Inspector 直接通过 npx 运行，无需安装：

npx @modelcontextprotocol/inspector <command>
npx @modelcontextprotocol/inspector <command> <arg1> <arg2>

npx https://nodejs.org/zh-cn 

npx是Node.js的一个命令行工具，用于直接运行 npm 包中的命令，无需全局安装或显式指定路径。

安装nodejs就默认自带这个工具了。

npx 的核心价值在于 简化开发流程，通过临时安装、版本指定和依赖隔离，解决了全局包污染和版本冲突问题。

• 临时使用场景：无需全局安装即可运行包，执行后自动清理临时文件。
• 解决依赖冲突： 优先使用项目本地安装的包版本，避免全局版本冲突。

@modelcontextprotocol/inspector

@ 符号表示这是一个 作用域包，用于明确包的归属组织或用途。

@modelcontextprotocol 是组织名，inspector 是包名。

作用域包常见于企业级工具、框架官方包（如 @angular、@vue）或避免命名冲突的场景。

这个包在 @modelcontextprotocol/inspector - npm

通过 npx @modelcontextprotocol/inspector 自动临时下载运行这个包。

<command> 和参数

这里的 <command> 是指让MCP服务器端执行起来的命令。

比如你是通过 node build/index.js 执行MCP服务器端的命令，则可以用下面方式启动调试：

npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

MCP服务器启动需要参数和环境变量，也可以通过下面方式传递：

# 传递参数 arg1 arg2
npx @modelcontextprotocol/inspector build/index.js arg1 arg2# 传递环境变量 KEY=value  KEY2=$VALUE2
npx @modelcontextprotocol/inspector -e KEY=value -e KEY2=$VALUE2 node build/index.js# 同时传递环境变量和参数
npx @modelcontextprotocol/inspector -e KEY=value -e KEY2=$VALUE2 node build/index.js arg1 arg2# Use -- to separate inspector flags from server arguments
npx @modelcontextprotocol/inspector -e KEY=$VALUE -- node build/index.js -e server-flag

运行示例 

npx -y @modelcontextprotocol/inspector uv run weather.py

方式二、mcp dev

mcp dev PYTHONFILE

运行示例

mcp dev weather.py

Inspector 运行起来后，会启动两个服务：

• 带UI的客户端，默认端口 5173
• MCP proxy server ， 默认端口 3000

在浏览器中打开 http://localhost:5173 即可使用。

当然也可以根据需要自定义端口：

CLIENT_PORT=8081 SERVER_PORT=8082 npx @modelcontextprotocol/inspector uv run weather.py
或
CLIENT_PORT=8081 SERVER_PORT=8082 mcp dev weather.py

连接服务器的传输方式

MCP Inspector 关于MCP的通信机制，有两种默认标准传输机制：标准输入输出（STDIO） 和 服务器发送事件（SSE）。这个我们在《深度解锁MCP模型上下文协议，赋能大模型玩转智能体》也有大概介绍过，同时Anthropic发布了MCP的更新，引入了一种新的“Streamable HTTP”传输方式，替代现有的HTTP+SSE方案。

这里的端口3000的MCP proxy server，就是对stdio传输机制的封装，让它暴露成 HTTP with SSE 方式。

图中每个框是一个进程，通过MCP Proxy Server启动服务端子进程（stdio传输机制的MCP Server），这样就把stdio服务变成HTTP服务。 

调试weather mcp服务器

点击Connect，连接成功后，点击Tools->List Tools，我们发现有两个天气接口工具可以调用。

展示接口列表

get_alerts测试

 get_forecast测试

后台日志

请求记录

浏览器开发者工具

因为采用的是 SSE 协议， 则发送的信息和接受的信息不在一起。

• 发送的请求是通过 message 传递的；
• 接受的请求是通过 sse 接收的。