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Implementação Python do Model Context Protocol (MCP)

Este repositório contém uma implementação em Python do Model Context Protocol (MCP), demonstrando como criar uma aplicação servidor e cliente que se comunicam usando o padrão MCP.

Visão Geral

A implementação do MCP consiste em dois componentes principais:

  1. Servidor MCP (server.py) - Um servidor que expõe:

    • Ferramentas: Funções que podem ser chamadas remotamente
    • Recursos: Dados que podem ser recuperados
    • Prompts: Modelos para gerar prompts para modelos de linguagem

  2. Cliente MCP (client.py) - Uma aplicação cliente que se conecta ao servidor e utiliza seus recursos

Funcionalidades

Esta implementação demonstra várias funcionalidades principais do MCP:

Ferramentas

  • completion - Gera textos completados a partir de modelos de IA (simulado)
  • add - Calculadora simples que soma dois números

Recursos

  • models:// - Retorna informações sobre os modelos de IA disponíveis
  • greeting://{name} - Retorna uma saudação personalizada para um nome fornecido

Prompts

  • review_code - Gera um prompt para revisão de código

Instalação

Para usar esta implementação do MCP, instale os pacotes necessários:

pip install mcp-server mcp-client

Executando o Servidor e o Cliente

Iniciando o Servidor

Execute o servidor em uma janela de terminal:

python server.py

O servidor também pode ser executado em modo de desenvolvimento usando o MCP CLI:

mcp dev server.py

Ou instalado no Claude Desktop (se disponível):

mcp install server.py

Executando o Cliente

Execute o cliente em outra janela de terminal:

python client.py

Isso irá conectar ao servidor e demonstrar todas as funcionalidades disponíveis.

Uso do Cliente

O cliente (client.py) demonstra todas as capacidades do MCP:

python client.py

Isso irá conectar ao servidor e utilizar todas as funcionalidades, incluindo ferramentas, recursos e prompts. A saída mostrará:

  1. Resultado da ferramenta calculadora (5 + 7 = 12)
  2. Resposta da ferramenta completion para "Qual é o sentido da vida?"
  3. Lista dos modelos de IA disponíveis
  4. Saudação personalizada para "MCP Explorer"
  5. Modelo de prompt para revisão de código

Detalhes da Implementação

O servidor é implementado usando a API FastMCP, que fornece abstrações de alto nível para definir serviços MCP. Aqui está um exemplo simplificado de como as ferramentas são definidas:

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together
    
    Args:
        a: First number
        b: Second number
    
    Returns:
        The sum of the two numbers
    """
    logger.info(f"Adding {a} and {b}")
    return a + b

O cliente usa a biblioteca cliente MCP para se conectar e chamar o servidor:

async with stdio_client(server_params) as (reader, writer):
    async with ClientSession(reader, writer) as session:
        await session.initialize()
        result = await session.call_tool("add", arguments={"a": 5, "b": 7})

Saiba Mais

Para mais informações sobre o MCP, visite: https://modelcontextprotocol.io/

Aviso Legal:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.