MCP客户端Client开发流程

发布于：2025-06-09 ⋅ 阅读:(16) ⋅ 点赞:(0)

1. uv工具入门使用指南

1.1 uv入门介绍

MCP开发要求借助uv进行虚拟环境创建和依赖管理。 uv 是一个Python 依赖管理工具，类似于pip 和 conda ，但它更快、更高效，并且可以更好地管理 Python 虚拟环境和依赖项。它的核心目标是 替代 pip 、 venv 和 pip-tools ，提供更好的性能和更低的管理开销。

uv 的特点：

  1. 速度更快：相比 pip ， uv 采用 Rust 编写，性能更优。
  2. 支持 PEP 582：无需 virtualenv ，可以直接使用 __pypackages__ 进行管理。
  3. 兼容 pip ：支持 requirements.txt 和 pyproject.toml 依赖管理。
  4. 替代 venv ：提供 uv venv 进行虚拟环境管理，比 venv 更轻量。
  5. 跨平台：支持 Windows、macOS 和 Linux。

1.2 uv安装流程

方法 1：使用 pip 安装（适用于已安装 pip 的系统）

pip install uv

方法 2：使用 curl 直接安装

如果你的系统没有 pip ，可以直接运行：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

这会自动下载 uv 并安装到 /usr/local/bin 。

1.3 uv的基本用法介绍

安装 uv 后，你可以像 pip 一样使用它，但它的语法更简洁，速度也更快。注意，以下为使用语法

示例，不用实际运行。

  • 安装 Python 依赖
uv pip install requests

与 pip install requests 类似，但更快。

  • 创建虚拟环境
uv venv myenv

等效于 python -m venv myenv ，但更高效。

  • 激活虚拟环境
source myenv/bin/activate     # Linux/macOS
myenv\Scripts\activate          # Windows
  • 安装 requirements.txt
uv pip install -r requirements.txt
  • 直接运行 Python 项目
如果项目中包含 pyproject.toml ，你可以直接运行：

uv run python script.py

这等效于：

pip install -r requirements.txt
python script.py

但 uv 速度更快，管理更高效。

为什么 MCP 更推荐使用 uv 进行环境管理？
MCP 依赖的 Python 环境可能包含多个模块， uv 通过 pyproject.toml 提供更高效的管理方 式，并且可以避免 pip 的一些依赖冲突问题。此外， uv 的包管理速度远超 pip ，这对于 MCP 这样频繁管理依赖的项目来说是一个很大的优势。

2.MCP极简客户端搭建流程

2.1 创建 MCP 客户端项目

# 创建项目目录
uv init mcp-client
cd mcp-client

2.2 创建MCP客户端虚拟环境

# 创建虚拟环境
uv venv
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate
这里需要注意的是，相比 pip ， uv 会自动识别当前项目主目录并创建虚拟环境。
然后即可通过 add 方法在虚拟环境中安装相关的库。
# 安装 MCP SDK
uv add mcp

2.3 编写基础 MCP 客户端

然后在当前项目主目录中创建 client.py

并写入以下代码 
import asyncio # 让代码支持异步操作
from mcp import ClientSession # MCP 客户端会话管理
from contextlib import AsyncExitStack # 资源管理（确保客户端关闭时释放资源）

class MCPClient:
    def __init__(self):
        """初始化 MCP 客户端"""
        self.session = None # 先不连接 MCP 服务器
        self.exit_stack = AsyncExitStack() # 创建资源管理器

    async def connect_to_mock_server(self):
        """模拟 MCP 服务器的连接（暂不连接真实服务器）"""
        print("✅ MCP 客户端已初始化，但未连接到服务器")

    async def chat_loop(self):
        """运行交互式聊天循环"""
        print("\nMCP 客户端已启动！输入 'quit' 退出")

        while True:  # 无限循环，直到用户输入 'quit'
            try: 
                query = input("\nQuery: ").strip() # 让用户输入问题
                if query.lower() == 'quit': # 如果用户输入 quit，退出循环
                    break
                print(f"\n🤖 [Mock Response] 你说的是：{query}") # 返回模拟回复
            except Exception as e: # 发生错误时捕获异常
                print(f"\n⚠️ 发生错误: {str(e)}")

    async def cleanup(self):
        """清理资源"""
        await self.exit_stack.aclose() # 关闭资源管理器

async def main():
    client = MCPClient() # 创建 MCP 客户端
    try: 
        await client.connect_to_mock_server() # 连接（模拟）服务器
        await client.chat_loop() # 进入聊天循环
    finally:
        await client.cleanup() # 确保退出时清理资源

if __name__ == "__main__": #确保代码只能在 Python 直接运行时执行（而不是作为库导入时）
    asyncio.run(main())
这段代码能够初始化 MCP 客户端（但不连接服务器），并提供一个 交互式 CLI ，可以输入查询（但只返回模拟回复），通过输入 quit 退出程序 。需要注意的是，此时客户端没有关联任何大模型，因此只会 重复用户的输入。
MCP 中一个基础的客户端代码结构 总结如下 ：
代码部分
作用
MCPClient.__init__()
初始化 MCP 客户端
connect_to_mock_server()
模拟 MCP 服务器连接
chat_loop()
提供交互式聊天界面
cleanup()
释放资源
main()
启动客户端
asyncio.run(main())
运行程序

2.4 运行 MCP 客户端

然后尝试运行这个极简的 MCP 客户端：
uv run client.py

3. MCP客户端接入DeepSeek在线模型流程

3.1 新增依赖

为了支持调用 DeepSeek 模型，以及在环境变量中读取 API-KEY 等信息，需要先安装如下依赖：
uv add mcp openai python-dotenv

3.2 创建.env文件

写入如下内容
BASE_URL = https://api.deepseek.com
MODEL = deepseek-chat
OPENAI_API_KEY = "DeepSeek API-Key"

3.3 修改client.py代码 

import asyncio
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from contextlib import AsyncExitStack


# 加载 .env 文件，确保 API Key 受到保护
load_dotenv()


class MCPClient:
    def  __init__(self):
        """初始化 MCP 客户端"""
        self.exit_stack = AsyncExitStack()
        self.openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 读取 OpenAI API Key
        self.base_url = os.getenv("BASE_URL")  # 读取 BASE YRL
        self.model = os.getenv("MODEL")  # 读取 model
        if not self.openai_api_key:
            raise ValueError("❌ 未找到 OpenAI API Key，请在 .env 文件中设置OPENAI_API_KEY")

        self.client = OpenAI(api_key=self.openai_api_key, base_url=self.base_url)

    async def process_query(self, query: str) -> str:
        """调用 DeepSeek API 处理用户查询"""

        messages = [{"role": "system", "content": "你是一个智能助手，帮助用户回答问题。"},
                    {"role": "user", "content": query}]
        try:
            # 调用 OpenAI API
            response = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
                None,
                lambda: self.client.chat.completions.create(
                    model=self.model,
                    messages=messages
                )
            )
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            return f"⚠️ 调用 DeepSeek API 时出错: {str(e)}"

    async def chat_loop(self):
        """运行交互式聊天循环"""
        print("\nMCP 客户端已启动！输入 'quit' 退出")

        while True:
            try:
                query = input("\nQuery: ").strip()
                if query.lower() == 'quit':
                    break

                response = await self.process_query(query)  # 发送用户输入到 OpenAIAPI
                print(f"\n🤖 DeepSeek: {response}")
            except Exception as e:
                print(f"\n⚠️ 发生错误: {str(e)}")

    async def cleanup(self):
        """清理资源"""
        await self.exit_stack.aclose()

async def main():
    client = MCPClient()
    try:
        await client.chat_loop()
    finally:
        await client.cleanup()
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

网站公告

今日签到

点亮在社区的每一天
去签到

热门文章

最新发布