4.Defining tools with MCP
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当您使用官方 Python SDK 时，构建 MCP 服务器变得更加简单。SDK 通过装饰器和类型提示为您处理所有复杂性，无需手动编写复杂的 JSON 模式来定义工具。
在这个示例中，我们正在创建一个 MCP 服务器来管理存储在内存中的文档。该服务器将提供两个基本工具：一个用于读取文档内容，另一个用于通过查找和替换操作来更新文档。
设置 MCP 服务器
Python MCP SDK 使服务器创建变得极其简单。您只需一行代码就可以初始化一个完整的 MCP 服务器：
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("DocumentMCP", log_level="ERROR")
在此实现中，文档存储在一个简单的 Python 字典中，其中键是文档 ID，值包含文档内容：
docs = {
"deposition.md": "This deposition covers the testimony of Angela Smith, P.E.",
"report.pdf": "The report details the state of a 20m condenser tower.",
"financials.docx": "这些财务数据概述了项目的预算和支出",
"outlook.pdf": "本文档展示了项目的未来预期表现",
"plan.md": "该计划概述了项目实施的步骤。",
"spec.txt": "这些规格说明定义了设备的技术要求"
}
使用装饰器的工具定义
SDK将工具创建从冗长的过程转变为简洁易读的形式。您无需编写冗长的JSON模式，而是使用Python装饰器和类型提示。
创建文档阅读器工具
第一个工具允许Claude通过ID读取任何文档。以下是完整的实现：
@mcp.tool(
name="read_doc_contents",
description="读取文档内容并以字符串形式返回。"
)
def read_document(
doc_id: str = Field(description="要读取的文档ID")
):
if doc_id not in docs:
raise ValueError(f"未找到ID为 {doc_id} 的文档")
return docs[doc_id]
@mcp.tool 装饰器会自动生成 Claude 所需的 JSON schema。来自 Pydantic 的 Field 类提供参数描述，帮助 Claude 理解每个参数的预期内容。
构建文档编辑器工具
第二个工具在文档上执行简单的查找和替换操作：
@mcp.tool(
name="edit_document",
description="编辑文档，通过将文档内容中的字符串替换为新字符串来实现。"
)
def edit_document(
doc_id: str = Field(description="将要编辑的文档ID"),
old_str: str = Field(description="要替换的文本。必须完全匹配，包括空白字符。"),
new_str: str = Field(description="用于替换旧文本的新文本。")
):
if doc_id not in docs:
raise ValueError(f"未找到ID为 {doc_id} 的文档")
docs[doc_id] = docs[doc_id].replace(old_str, new_str)
这个工具接受三个参数：文档ID、要查找的文本和替换文本。为了简化实现，该实现使用了Python内置的字符串replace()方法。
Error Handling
这两个工具都包含基本的错误处理，用于管理Claude请求不存在文档的情况。当提供无效的文档ID时，工具会抛出一个带有描述性消息的ValueError，Claude可以理解并可能据此采取行动。
SDK方法的主要优势
- 从Python类型提示自动生成JSON模式
- 代码简洁易读，易于维护
- 通过Pydantic内置参数验证
- 相比手动编写模式，减少了样板代码
- 为开发提供类型安全和IDE支持
MCP Python SDK将原本复杂的工具定义编写过程转变为Python开发者感觉自然的操作。您专注于业务逻辑，而SDK处理协议细节。
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