ChaosXu/pymcp

pymcp

a MCP server

SDK

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

项目结构

src/
└── mcp_server/
    ├── __init__.py
    └── sum_int.py        # MCP服务器实现，提供两个整数相加功能

tests/
├── test_sum_int.py                                # 基础功能测试
├── test_sum_int_with_real_llm.py                  # 真实LLM调用测试
├── test_sum_int_with_agent.py                     # 使用LangChain Agent的测试 (stdio方式)
├── test_sum_int_with_agent_sse.py                 # 使用LangChain Agent的测试 (SSE方式)
└── test_sum_int_with_agent_streamable_http.py     # 使用LangChain Agent的测试 (Streamable HTTP方式)

环境初始化

安装依赖

使用 uv 管理依赖：

# 安装生产依赖
uv pip install -e .

# 安装测试依赖（包括生产依赖）
uv pip install -e .[test]

环境变量配置

复制 .env.example 文件并重命名为 .env，然后根据你的实际情况修改其中的值：

cp .env.example .env

环境变量说明：

• LLM_BASE_URL：LLM API的基础URL
• LLM_API_KEY：访问LLM API的密钥
• LLM_MODEL：要使用的模型名称
• MCP_SERVER_PORT：MCP服务器端口（默认为8000）

运行MCP服务器

MCP服务器支持多种传输方式：

stdio方式（默认）

# 运行MCP服务器（stdio方式）
uv run mcp dev src/mcp_server/sum_int.py

# 或者直接运行
python src/mcp_server/sum_int.py

# 或者显式指定stdio方式
python src/mcp_server/sum_int.py stdio

SSE方式

# 使用SSE方式运行
python src/mcp_server/sum_int.py sse

服务器将在 http://127.0.0.1:8000 启动

Streamable HTTP方式

# 使用Streamable HTTP方式运行
python src/mcp_server/sum_int.py streamable-http

服务器将在 http://127.0.0.1:8000 启动

执行测试

基础功能测试

python tests/test_sum_int.py

真实LLM调用测试

python tests/test_sum_int_with_real_llm.py

使用LangChain Agent的测试 (stdio方式)

python tests/test_sum_int_with_agent.py

使用LangChain Agent的测试 (SSE方式)

python tests/test_sum_int_with_agent_sse.py

使用LangChain Agent的测试 (Streamable HTTP方式)

python tests/test_sum_int_with_agent_streamable_http.py

依赖说明

生产依赖：

• mcp[cli]>=1.12.4 - MCP Python SDK

测试依赖：

• openai>=1.99.9 - OpenAI Python客户端
• python-dotenv>=1.0.1 - 环境变量加载工具
• httpx[socks]>=0.28.1 - HTTP客户端（支持SOCKS代理）
• langchain>=0.3.27 - LangChain核心库
• langchain-openai>=0.3.29 - LangChain的OpenAI集成
• langchain-mcp-adapters>=0.1.9 - LangChain与MCP的适配器
• langgraph>=0.6.4 - LangGraph库，用于构建agent工作流