自定义 MCP 服务

项目简介 这是一个基于 FastMCP 开发的自定义 MCP（Model Control Protocol）服务端，集成了文件操作、系统信息获取、网络请求三大类工具，可直接对接 Cursor/Claude 等支持 MCP 协议的 AI 客户端，让 AI 能调用你的本地工具完成复杂任务（如爬取网页、读写文件、获取系统信息等）。

快速开始

1. 环境准备 Python 3.10+ 虚拟环境（推荐使用 Conda） bash 运行

创建并激活虚拟环境

conda create -n MCP python=3.11 -y conda activate MCP

安装依赖

pip install fastmcp requests 2. 项目文件 my_mcp.py：MCP 服务端主程序 client.py：本地测试客户端（可选）

功能说明 本服务端提供 6 个可被 AI 调用的工具：

表格

工具名称 功能描述 示例调用

list_files 遍历指定文件夹，返回文件列表（默认读取桌面） list_files(“~/Desktop”)

read_text_file 读取文本文件内容（支持 .txt/.md/.py/.json 等） read_text_file(“D:/test.txt”)

write_text_file 覆盖写入文本文件 write_text_file(“D:/output.txt”, “Hello MCP!”)

get_system_info 获取系统信息（系统版本、主机名、Python 版本等） get_system_info()

fetch_webpage 爬取网页文本内容（限制返回长度，避免过长） fetch_webpage(“https://www.tmall.com”)

fetch_api 请求 API 接口，返回 JSON 数据 fetch_api(“https://httpbin.org/get”)

对接 Cursor 配置 打开 Cursor 设置（Ctrl + ,），搜索「MCP」进入 MCP 服务器设置 点击「添加新服务器」，填入以下配置（修改为你的实际路径）：

json { “mcpServers”: { “my-mcp-server”: { “command”: “D:\anaconda\envs\MCP\python.exe”, “args”: [“D:\大模型应用开发\案例五\MCP\my_mcp.py”] } } }

保存配置并重启 Cursor，当服务端状态变为绿色圆点即表示连接成功

本地测试

可以使用 client.py 直接测试服务端功能，无需依赖 AI 客户端：

运行环境： MCP

运行 python client.py

结果如图：

使用示例（在 Cursor 中） 连接成功后，你可以用自然语言让 AI 调用工具，例如： 「帮我读取桌面的 test.txt 文件内容」 「帮我遍历我的下载文件夹，列出所有文件」 「帮我爬取天猫首页内容，提取商品价格信息」 「帮我获取当前电脑的系统信息」 「帮我新建一个文件，内容是：这是MCP服务生成的测试文件」

常见问题与解决方案

1. ModuleNotFoundError: No module named ‘requests’ 原因：虚拟环境中未安装 requests 库 解决：在激活虚拟环境后执行 pip install requests

2. 服务端显示红色圆点（连接失败）

原因 1：python.exe 路径错误，Cursor 未使用你的虚拟环境 Python 解决：用 where python 获取虚拟环境的 Python 绝对路径，替换配置中的 command

原因 2：my_mcp.py 路径错误或包含中文导致解析失败 解决：使用文件的绝对路径，确保路径中无特殊字符

3. Cursor 无法识别新增的工具 原因：Cursor 缓存了旧的服务端信息 解决：修改代码后重启 Cursor，并在 MCP 设置中重新保存配置

📈 扩展开发 你可以通过添加 @mcp.tool() 装饰器，快速扩展自定义工具，格式如下： python 运行 @mcp.tool() def your_tool_name(param1: str, param2: int) -> str: “”“工具说明（AI 会读取这段文字理解工具用途）”“” # 你的业务逻辑（如数据库操作、文件处理、API 调用等） return “工具返回结果” 📄 License MIT License，可自由修改和扩展使用。