使用 uv + Python 开发一个 MCP 服务从部署到发布全流程

1. MCP 概念简述

MCP（Model Context Protocol），模型上下文协议，定义了一个模型与外界工具交互的标准。

一个本地的 MCP 服务，如果想要使用，整体来说有三个角色：

MCP 客户端（如 Cursor、CherryStudio）这些支持 MCP 的工具，当然也可以自己写代码
MCP 服务端，一般是通过 uvx 或者 npx 启动在本地的一个服务
LLM

大概流程：

mcp-flow

MCP 客户端添加上 MCP 服务，获取 MCP 服务的工具列表数据
用户和 LLM 对话，Cursor 将工具列表信息和用户信息组合发送给 LLM
LLM 判断是否需要调用工具，比如说判断出来需要调用查询天气预报工具，就生成天气预报工具的入参返回给 Cursor
Cursor 用 LLM 给的参数，调用对应 MCP 服务，获取调用结果，将调用结果返回给 LLM
LLM 根据返回信息进行总结，返回给用户，比如说：根据查询到的结果，北京明天的气温在 35 度，天气晴

2. Hello MCP

2.1 开发

我们使用 uv 来构建项目、管理依赖和创建虚拟环境：

# 1.创建项目文件夹
mkdir mcp_start
# 2.进入项目文件夹
cd mcp_start
# 3.初始化项目
uv init -p 3.11
# 4.添加依赖 twine 用于发布包到 pypi
uv add "mcp[cli]==1.9.2"
uv add twine --group dev

创建 hello.py ，写入以下内容：

from mcp.server import FastMCP

app = FastMCP("hello-world")


@app.tool()
async def hello(name: str) -> str:
    """给对方欢迎提示语

    Args:
        name (str): 任何人的名字，当然，不是名字也行

    Returns:
        str: 欢迎提示语
    """
    return f"hello,{name}!"


def main():
    app.run(transport="stdio")


if __name__ == "__main__":
    main()

关键点：

创建一个 FastMCP 实例 app，后续用此实例对象来定义工具和启动 MCP 服务
使用装饰器定义工具@app.tool()
给函数完整的注释，注释要准确描述该函数的作用，包括参数、返回值；因为后续这些说明是要发给 LLM 的，如果描述不清晰，LLM 就不知道怎么用这个工具，如何传参等等
定义传输方式：app.run(transport="stdio") ，最常用的就是标准输入输出（本地运行的话），也可以用 SSE，放到服务器上运行

现在写完这个文件了，如何启动？

可以使用 mcp 命令来启动服务：

mcp dev hello.py

会自动跳出来一个调试的页面，如下图所示，地址是http://localhost:6274/#resources

注意：需要从命令行把Session token: 后面的 token 粘贴到 configuration 中的 Proxy Session Token 中，点击 Connect，即可连接

连接成功之后，点击 Tools ，再点击 ListTools，点击 hello，然后输入 name 进行工具调试工作：

可以看到工具可以正常的请求和响应，现在可以准备发布工作了！

2.2 发布

2.2.1 获取 pypi token

先准备 pypi 的 token：https://pypi.org/manage/account/

登录之后滑到最下面，token 就是在这里创建：

2.2.2 配置 twine

twine 可以很方便的发布包到 pypi 上

# 创建配置文件
vim ~/.pypirc
# 写入以下内容
[distutils]
index-servers =
    pypi

[pypi]
repository = https://upload.pypi.org/legacy/
username = __token__
password = ****

里面的 password 字段后面写上刚刚申请的 token 即可

2.2.3 项目配置文件

项目配置文件，我们要配置项目的入口mcp-start = "hello:main"：

mcp-start 运行的命令名称，安装这个包之后，就可以在命令行运行这个 mcp-start 来执行
hello:main 是模块名:函数名，就是我们在命令行运行mcp-start命令时，这个函数就会被执行

[project]
name = "mcp-start"
version = "0.1.6"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = ["mcp[cli]==1.9.2"]

[dependency-groups]
dev = [
    "twine>=6.1.0",
]

[project.scripts]
mcp-start = "hello:main"

2.2.4 打包

直接在命令行运行 uv build 命令即可，运行之后会出现一个 dist 文件夹

.
├── __pycache__
│   └── hello.cpython-311.pyc
├── dist
│   ├── mcp_start-0.1.6-py3-none-any.whl
│   └── mcp_start-0.1.6.tar.gz
├── hello.json
├── hello.py
├── mcp_start.egg-info
│   ├── dependency_links.txt
│   ├── entry_points.txt
│   ├── PKG-INFO
│   ├── requires.txt
│   ├── SOURCES.txt
│   └── top_level.txt
├── pyproject.toml
├── README.md
├── release.json
└── uv.lock

2.2.5 发布

发布使用 twine upload dist/* --verbose ，—verbose 是展示更多的发布信息

(mcp_start) ➜  mcp_start git:(master) ✗ twine upload dist/* --verbose
INFO     Using configuration from /Users/powercheng/.pypirc   
Uploading distributions to https://upload.pypi.org/legacy/
INFO     dist/mcp_start-0.1.6-py3-none-any.whl (1.7 KB)    
INFO     dist/mcp_start-0.1.6.tar.gz (1.3 KB)          
INFO     username set by command options          
INFO     password set from config file          
INFO     username: __token__               
INFO     password: <hidden>             
Uploading mcp_start-0.1.6-py3-none-any.whl
100% ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3.5/3.5 kB • 00:00 • ?
...
...
View at:
https://pypi.org/project/mcp-start/0.1.6/

3. 验证及使用

3.1 验证

直接看发布完之后的日志，最底下有一个地址，就是我们的包地址：https://pypi.org/project/mcp-start/0.1.6/

访问即可查看：

3.2 使用

我们先自己写一个 json，就是装 mcp 的时候那个 json：

遵循下面的格式就好，我们使用 uvx 运行 mcp-start 程序！

{
    "mcpServers": {
      "hello": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "mcp-start"
        ]
      }
    }
  }

在 cursor 中安装：在 cursor 中找到 Tools 这个菜单，然后点击新增 MCP Server，把上面的 json 粘进去，然后保存就好

在 Agent 模式下，触发 MCP 调用：

至此，完成 MCP 服务从开发到发布全流程～