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Glama

MCP Python Tutorial

Tutorial de Python de MCP

insignia de herrería Aplicación tutorial para MCP en Python con una base de datos local simple y datos simulados

Instalación y ejecución

Instalación mediante herrería

Para instalar Python MCP Tutorial Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @jhj0517/mcp-python-tutorial --client claude

Instalación manual

  1. Clonar este repositorio

  2. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt
  1. Ejecute el servidor MCP en modo de desarrollo:

mcp dev localdb_app.py
  1. El puerto predeterminado para el servidor MCP es 5173 Acceso a http://localhost:5173 .

Related MCP server: MCP Builder

Características de MCP

Esta aplicación tutorial muestra los conceptos básicos de MCP. Puedes consultar las anotaciones por rol en tutorial_app/mcp_server.py :

@mcp.resource

Básicamente, esta anotación se trata de que el agente "obtenga" el recurso, al igual que GET en RESTAPI.

  • users://all - Obtener todos los usuarios

  • users://{user_id}/profile - Obtener el perfil de un usuario

  • posts://all - Obtener todas las publicaciones

  • posts://{post_id} - Obtener una publicación por ID

@mcp.tool

Se trata de que el agente "genere" el nuevo recurso, al igual que POST en RESTAPI.

  • create_user - Crea un nuevo usuario

  • create_post - Crea una nueva publicación

  • search_posts - Buscar publicaciones por título o contenido

@mcp.prompt

Esta es solo una plantilla reutilizable para interactuar con LLM cómodamente.

  • user_profile_analysis - Generar análisis del perfil de un usuario

  • post_feedback - Mensaje interactivo para comentarios de publicaciones

[!NOTA] Para más anotaciones, lea: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov-file#core-concepts

Conectando con el cliente

Una vez configurado el servidor MCP, necesitará un cliente LLM que lo use para crear su agente. La siguiente guía le ayudará a conectar con Claude Desktop como cliente.

  1. Claude Desktop usa uv para instalar las dependencias del servidor MCP. Primero, instale uv :

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  1. Instalar las dependencias del servidor MCP usando uv :

# Create virtual environment and activate it uv venv .venv\Scripts\activate uv pip install -r requirements.txt
  1. Descargar Claude Desktop desde:

  1. Localice o cree el archivo claude_desktop_config.json . La ubicación varía según el sistema operativo:

  • Ventanas:

C:\Users\%USER%\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
  • MacOS/Linux:

~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
  1. Agregue el atributo mcpServers a su claude_desktop_config.json :

{ "mcpServers": { "local_db": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather", "run", "localdb_app.py" ] } } }

Nota: Puede implementar varios servidores MCP, cada uno con sus propias responsabilidades y experiencia. Esta separación de responsabilidades es mejor que implementar todo en un solo servidor MCP.

  1. Reinicie Claude Desktop.

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security - not tested
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license - not found
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quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/jhj0517/mcp-python-tutorial'

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