Оригинальное название: MCP Official Tutorial

Обзор

Этот шаблон обеспечивает упорядоченную основу для создания серверов Model Context Protocol (MCP) в Python. Он предназначен для облегчения и повышения эффективности разработки инструментов MCP с помощью ИИ.

Особенности

Готовая к использованию реализация MCP-сервера

• Настраиваемые транспортные режимы (stdio, SSE) Интеграция метеорологических служб (NWS API)
• Чистая, хорошо документированная структура кода Минимальная зависимость ** Встроенные спецификации и документация MCP** для улучшения понимания инструментов ИИ

##Интеграция правил курсора

В этом проекте используются правила курсора для улучшения помощи в кодировании ИИ с шаблонами из правил курсора Awesome.

** Руководство по чистому коду**: Встроенные правила чистого кода помогают поддерживать согласованность и качество ** Расширенное понимание ИИ**: Правила обеспечивают контекст, который помогает помощникам ИИ создавать лучший код Стандартизированные шаблоны: Соблюдайте установленные передовые методы внедрения MCP-серверов

Правила курсора помогают как помощникам по кодированию ИИ, так и разработчикам поддерживать высокие стандарты качества кода и следовать лучшим практикам.

##Интегрированная документация MCP

MCP Server template for better AI Coding

Inspired by MCP Official Tutorial

Overview

This template provides a streamlined foundation for building Model Context Protocol (MCP) servers in Python. It’s designed to make AI-assisted development of MCP tools easier and more efficient.

Features

• Ready-to-use MCP server implementation
• Configurable transport modes (stdio, SSE)
• Example weather service integration (NWS API)
• Clean, well-documented code structure
• Minimal dependencies
• Embedded MCP specifications and documentation for improved AI tool understanding

Cursor Rules Integration

This project uses Cursor Rules for improved AI coding assistance, with patterns from Awesome Cursor Rules.

• Clean Code Guidelines: Built-in clean code rules help maintain consistency and quality
• Enhanced AI Understanding: Rules provide context that helps AI assistants generate better code
• Standardized Patterns: Follow established best practices for MCP server implementation

Cursor Rules help both AI coding assistants and human developers maintain high code quality standards and follow best practices.

Integrated MCP Documentation

This template includes comprehensive MCP documentation directly in the project:

• Complete MCP Specification (protocals/mcp.md): The full Model Context Protocol specification that defines how AI models can interact with external tools and resources. This helps AI assistants understand MCP concepts and implementation details without requiring external references.

• Python SDK Guide (protocals/sdk.md): Detailed documentation for the MCP Python SDK, making it easier for AI tools to provide accurate code suggestions and understand the library’s capabilities.

• Example Implementation (protocals/example_weather.py): A practical weather service implementation demonstrating real-world MCP server patterns and best practices.

Having these resources embedded in the project enables AI coding assistants to better understand MCP concepts and provide more accurate, contextually relevant suggestions during development.

Requirements

• Python 3.12+
• Dependencies:
  • mcp>=1.4.1
  • httpx>=0.28.1
  • starlette>=0.46.1
  • uvicorn>=0.34.0

Getting Started

Installation

1. Clone this repository:

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-python-template.git
   cd mcp-server-python-template
   

2. Create a virtual environment and install dependencies:

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
   pip install -e .
   

Running the Example Server

The template includes a weather service example that demonstrates how to build MCP tools:

# Run with stdio transport (for CLI tools)
python server.py --transport stdio