作者:算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力很多读者反馈:通过《用MCP将百度地图能力轻松接入DeepSeek》和《如何用DeepSeek+MCP实现AutoGLM沉思的能力?》的实战,真真切切的感受到了基于AI大模型和 MCP可以非常方便的构建自己的AI智能体工作流。在此基础上,不少读者咨询,如何将自己已有的工具或函数,制作成MCP Server给AI大模型调用呢?本文从零开始介绍使用FastMCP快速实现MCP Server的全过程!
一,FastMCP简介
FastMCP作为新一代Python风格的MCP服务开发框架,相较传统MCP Server开发需手动编写代码处理协议解析、服务发现、错误处理等底层功能,通过标准化协议实现和自动化代码生成,
减少开发者代码编写量70%以上,
大大降低了MCP Server或Clients的开发门槛。

FastMCP发布后,迅速受到MCP社区的热烈追捧,Github stars增速迅猛!
GitHub: https://github.com/jlowin/fastmcp。
接下,本文以一个Multiply MCP Server开发为例,展示完整的开发流程。
二,搭建开发环境
首先,请在算力魔方4060上创建虚拟环境,并安装好uv,命令如下所示:
conda create -n myuv python=3.11 conda activate myuv pip install uv
然后,用uv安装FastMCP 的Python包,完成开发环境搭建。
uv pip install fastmcp

三,编写并运行my_mcp_server.py
编写my_mcp_server.py文件,如下所示:
from fastmcp import FastMCP, Client
mcp = FastMCP("My MCP Server")
@mcp.tool()
def greet(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}! I'm 算力魔方4060!"
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="sse", host="127.0.0.1", port=9000)
使用命令:python my_mcp_server.py,启动my_mcp_server。

四,用Cheery Studio快速验证MCP Server
启动Cherry Studio,在“Settings”-> MCP Servers页面配置my_mcp_server。

然后,在AI助手对话框中,启动MCP Server,并输入提示词“show greet to me”,感受LLM调用自己开发的MCP Server。

五,总结
使用FastMCP开发MCP Server,开发者无需关心底层协议实现,只需专注MCP Server的函数实现,大大降低了开发工作量!人人都能开发MCP Server的时代已到来!
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