大语言模型MCP学习02-在claude中使用mcp应用

一、实施步骤

1.1 需要的工具或软件

安装 Claude Desktop（需要魔法）

Python 3.10+ 环境（下述步骤中会安装）

Python MCP SDK 1.2.0+（下述步骤中会安装）

1.2 配置应用环境

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#安装uv，查看其github官方网址“https://github.com/astral-sh/uv”
# 在Windows上，执行如下命令
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 管理员模式打开cmd窗口中执行如下命令。
#创建项目目录
E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02>uv init scan_kantu
Initialized project `scan-kantu` at `E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu`

E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02>cd scan_kantu
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# 使用uv创建虚拟python环境并激活（这里默认就是使用CPython3.11.12）
E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu>uv venv
Using CPython 3.11.12
Creating virtual environment at: .venv
Activate with: .venv\Scripts\activate
#此时在当前目录下，可以看到一个名为“.python-version”的文件，里面内容包含“3.11”


#(1)如果不明确指定使用的python版本，uv会默认有自己的机制去决定使用哪个python版本
#使用"uv python list"可以看到uv当前能看到与使用的python环境与版本(而且uv自己会维护跟自己版本匹配的python环境)，后续如果不给uv命令加--python参数指定python版本，它会首选在自己维护的python环境列表中查找一个已经安装了的、最匹配的python版本（从下面内容可知，它从自己维护的python3.10.16与python3.11.12 两个python版本中，选择了后者），整个过程通过“uv init xxx --verbose”可以看得更清楚
E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try01\add_numbers>uv python list
cpython-3.14.0a6-windows-x86_64-none                 <download available>
cpython-3.14.0a6+freethreaded-windows-x86_64-none    <download available>
cpython-3.13.3-windows-x86_64-none                   C:\Python313\python.exe
cpython-3.13.3-windows-x86_64-none                   C:\ProgramData\chocolatey\bin\python3.13.exe
cpython-3.13.3-windows-x86_64-none                   <download available>
cpython-3.13.3+freethreaded-windows-x86_64-none      <download available>
cpython-3.12.10-windows-x86_64-none                  <download available>
cpython-3.12.7-windows-x86_64-none                   D:\ProgramData\anaconda3\python.exe
cpython-3.11.12-windows-x86_64-none                  C:\Users\jiangsanyin\AppData\Roaming\uv\python\cpython-3.11.12-windows-x86_64-none\python.exe
cpython-3.10.17-windows-x86_64-none                  <download available>
cpython-3.10.16-windows-x86_64-none                  C:\Users\jiangsanyin\AppData\Roaming\uv\python\cpython-3.10.16-windows-x86_64-none\python.exe
cpython-3.9.22-windows-x86_64-none                   <download available>
cpython-3.8.20-windows-x86_64-none                   <download available>
cpython-3.7.9-windows-x86_64-none                    <download available>
#(2)也可以在使用uv init xxx命令时，明确指定要使用的python版本
#比如：“uv init scan_kantu --python 3.12”
#此时，scan_kantu 目录会自动创建一个.python-version文件，其中的内容是 3.12
#然后执行“uv venv”时将会初始化这个虚拟python环境，如果uv维护的python环境没有此版本，将会使用上述python列表中匹配python版本(但不会使用同一个python可执行文件，而是会新创建一个)
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#解除禁止运行脚本的限制（在powershell窗口中执行。其余未说明的就是在cmd窗口中执行）
E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu>set-ExecutionPolicy RemoteSigned
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#激活
E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu>.venv\Scripts\activate
(scan_kantu) E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu>python -V
Python 3.11.12

# 安装依赖
(scan_kantu) E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu>uv add "mcp[cli]" httpx

1.3 编写提示词

在 windows 上进行开发测试，使用如下提示词，以让LLM为我们自动生成mcp服务端文件（我以看图王这个软件为例，是因为其总是试图修改我电脑上打开pdf或图片的默认软件，让我觉得比较烦，想干掉它。当然有其他可行的方法完全将其卸载，此处不探讨）：

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打造一个 MCP 服务器，它能够：
- 功能：
    - 统计当前桌面上的是否存在名称中包含“看图”的快捷方式
    - 获取对应快捷方式的名字

- 要求：
    - 你可以假设我的桌面路径为 C:\Users\{username}\Desktop

或者，如果我们对其他类型文件比如.py、.java等感兴趣，可以编写如下提示词：

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打造一个 MCP 服务器，它能够：
- 功能：
    - 检查当前桌面上的是否存在python源码文件
    - 获取python源码文件的名字
    - 解读python源码文件的内容

- 要求：
    - 你可以假设我的桌面路径为 C:\Users\{username}\Desktop

或者，如果我们对其他类型文件（或快捷方式）比如操作数据库的客户端软件感兴趣，可以编写如下提示词：

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打造一个 MCP 服务器，它能够：
- 功能：
    - 检查当前桌面上的是否存在“连接与操作数据库的客户端软件”的快捷方式或工具
    - 获取这类快捷方式或工具的名字

- 要求：
    - 你可以假设我的桌面路径为 C:\Users\{username}\Desktop

1.4 编写mcp服务端文件

使用 Claude 3.7 大模型直接生成相关代码（输出类似如下图。记得根据开发环境操作系统使用不同的提示词）。

输入提示词前，还需要上传一个README.md文件（这个文件在此处叫做Domain Knowledge），下载自如下链接： https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/refs/heads/main/README.md

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可以直接保存为“E:\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP_kantu_kantu.py”，作为mcp服务端文件。（本来这个文件的内容是需要开发人员手动编写的，现使用claude帮忙生成）

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如下是在win11上经过验证好的内容（某些情况下如果有需要，可能需要对LLM生成的代码再修改）：

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import os
import glob
import win32com.client
from pathlib import Path
from mcp.server.fastmcp import FastMCP, Context

# 创建 MCP 服务器
mcp = FastMCP("桌面快捷方式扫描器")


def get_desktop_path():
    """获取当前用户的桌面路径"""
    username = os.environ.get("USERNAME")
    return os.path.join("C:", "Users", username, "Desktop")


def get_shortcut_target(shortcut_path):
    """获取快捷方式的目标路径"""
    try:
        shell = win32com.client.Dispatch("WScript.Shell")
        shortcut = shell.CreateShortCut(shortcut_path)
        return shortcut.TargetPath
    except Exception as e:
        return f"无法获取目标: {str(e)}"


def find_shortcuts_with_keyword(keyword="看图"):
    """查找包含特定关键词的快捷方式"""
    desktop_path = get_desktop_path()
    shortcuts = []
    
    # 查找所有 .lnk 文件 (Windows 快捷方式)
    shortcut_files = glob.glob(os.path.join(desktop_path, "*.lnk"))
    
    for shortcut_path in shortcut_files:
        filename = os.path.basename(shortcut_path)
        # 检查文件名是否包含关键词
        if keyword in filename:
            target = get_shortcut_target(shortcut_path)
            shortcuts.append({
                "name": filename,
                "path": shortcut_path,
                "target": target
            })
    
    return shortcuts


@mcp.tool()
def count_image_viewers(ctx: Context) -> int:
    """统计桌面上名称包含'看图'的快捷方式数量"""
    shortcuts = find_shortcuts_with_keyword("看图")
    return len(shortcuts)


@mcp.tool()
def get_image_viewer_names() -> list:
    """获取桌面上所有名称包含'看图'的快捷方式名称列表"""
    shortcuts = find_shortcuts_with_keyword("看图")
    return [shortcut["name"] for shortcut in shortcuts]


@mcp.tool()
def get_image_viewer_details() -> list:
    """获取桌面上所有名称包含'看图'的快捷方式详细信息"""
    shortcuts = find_shortcuts_with_keyword("看图")
    return shortcuts


@mcp.resource("desktop://viewers")
def get_viewers_resource() -> str:
    """获取桌面上的图片查看器资源信息"""
    shortcuts = find_shortcuts_with_keyword("看图")
    if not shortcuts:
        return "桌面上未找到包含'看图'的快捷方式。"
    
    result = "桌面上找到以下包含'看图'的快捷方式：\n\n"
    for i, shortcut in enumerate(shortcuts, 1):
        result += f"{i}. 名称: {shortcut['name']}\n"
        result += f"   路径: {shortcut['path']}\n"
        result += f"   目标: {shortcut['target']}\n\n"
    
    return result


@mcp.prompt()
def how_to_use() -> str:
    """提供如何使用此服务器的说明"""
    return """
我是桌面快捷方式扫描器，可以帮助您检查桌面上是否存在包含"看图"的快捷方式。

您可以使用以下工具：
1. count_image_viewers - 计算桌面上包含"看图"的快捷方式数量
2. get_image_viewer_names - 获取所有包含"看图"的快捷方式名称
3. get_image_viewer_details - 获取所有包含"看图"的快捷方式的详细信息

您也可以访问以下资源：
- desktop://viewers - 获取所有包含"看图"的快捷方式的详细信息

请问您想了解哪方面的信息？
"""


if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

上述内容保存成E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu\scan_kantu.py

1.5. 测试MCP应用

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#安装pywin32 python库
(scan_kantu) E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu>uv add pywin32

(scan_kantu) E:\Hdisk\学习\06_AI学习\13_LatestTechKnowledge\01_MCP\try02\scan_kantu>mcp dev scan_kantu.py
Need to install the following packages:
@modelcontextprotocol/inspector@0.12.0
Ok to proceed? (y) y

Starting MCP inspector...
🔍 MCP Inspector is up and running at http://127.0.0.1:6274 🚀
⚙️ Proxy server listening on port 6277

在自己win11的chrome浏览器中访问上述地址http://127.0.0.1:6274，将看到如下内容：

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其他的工具如“count_image_viewers”、“get_image_viewer_details”也可以在此界面上进行测试

1.6 MCP应用集成到claude

将上述编写的scan_kantu.py文件（此处是使用claude3.7大模型生成的）接入到Claude Desktop中。需要编辑Claude Desktop的claude_desktop_config.json文件，按照如下方式打开：File->Settings->Developer->"Edit Config"，编辑后的claude_desktop_config.json文件内容可能如下：

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{
  "mcpServers": {
    "scan_kantu": {
      "command": "C:\\Users\\jiangsanyin\\.local\\bin\\uv.exe",
      "args": [
        "--directory",
        "E:\\Hdisk\\学习\\06_AI学习\\13_LatestTechKnowledge\\01_MCP\\try02\\scan_kantu",
        "run",
        "scan_kantu.py"
      ]
    }
  }
}

然后重启 Claude Desktop（是先Exit而不是Close，再重新打开Claude Desktop）。此时就可以看到有几个MCP tools可用了。

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1.7 在claude中使用mcp应用

使用一个简单的 prompt 来进行实际测试：“能推测我当前桌面上 txt 文件名的含义吗？”

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执行结果正确，情况如下：

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1.8 MCP应用工作流程

  1. MCP客户端将请求发送给Claude LLM
  2. Claude LLM分析可用的工具、决定使用哪个（些）工具
  3. MCP客户端通过MCP服务端执行LLM决定使用的那些工具
  4. 工具执行后的结果被返回给Claude LLM
  5. Claude LLM根据历史会话消息与工具执行后返回的结果，生成结果并组织成流畅可读的自然语言形式的回复
  6. 这些回复最终被展示在用户（你）的面前

二、相关文档

  • For Server Developers：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
  • Example Servers：https://modelcontextprotocol.io/examples
  • quickstart-resources：https://github.com/modelcontextprotocol/quickstart-resources/tree/main
大模型
#大模型
大语言模型MCP学习02-在claude中使用mcp应用
https://jiangsanyin.github.io/2025/05/19/大语言模型MCP学习02-在claude中使用mcp应用/
作者
sanyinjiang
发布于
2025年5月19日
许可协议