MCP
使用Python和微软MCP SDK，为LLM构建自定义工具服务器。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：MCP。 它的用途是：使用Python和微软MCP SDK，为LLM构建自定义工具服务器。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-server-example/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我查询一下项目数据库里最新的用户增长数据。”，它会通过你基于此Skill构建的MCP服务器，调用你预先定义的`query_user_growth`工具函数，从数据库中获取实时数据并返回给你。或者，你可以说：“将这段文本翻译成法语并保存到指定文件。”，AI会调用你编写的翻译和文件操作工具链来完成复杂任务。
介绍
该Skill解决了开发者希望为大语言模型（LLM）扩展自定义能力，但缺乏标准化接口和实现框架的问题。它提供了一个基于Python和微软MCP SDK的服务器示例，开发者可以参照此示例，定义并实现LLM可调用的工具函数（例如查询数据库、调用特定API、执行复杂计算等），从而将外部能力无缝集成到AI对话中。
使用方式是通过Python代码定义工具，运行服务器，然后在支持MCP协议的AI客户端（如Claude Desktop）中配置连接到此服务器。配置成功后，AI助手便能在对话中调用你定义的工具，实现更强大的交互功能。
它非常适合有一定Python基础的后端开发者、全栈开发者或智能体开发者，他们希望为AI助手构建私有化、定制化的功能扩展，而不想依赖云端或通用的插件。
使用建议是，在开始前请确保熟悉Python基础、HTTP服务概念以及目标AI客户端对MCP协议的支持情况。注意，此Skill本身是一个示例和起点，需要开发者根据自身业务逻辑进行二次开发和部署。
核心特点
核心区别在于它基于微软官方的MCP（Model Context Protocol）标准SDK构建，提供了与Claude等AI原生集成的标准化路径，而非依赖特定平台的非标插件。同时，它专注于服务器端工具定义的示例，为开发者提供了清晰的、可本地化部署的定制化起点。
注意事项
不适合不熟悉Python编程或没有服务器部署经验的普通用户直接使用。
常见问题
MCP是什么？
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的一种协议，用于标准化AI模型与外部工具和数据源的连接方式。
这个Skill需要部署服务器吗？
是的，这是一个服务器端示例代码，需要开发者自行运行和维护这个Python服务。