Skip to main content
在本教程中,你将学习如何构建一个由 LLM 驱动的聊天机器人客户端,它连接到 MCP 服务器。 在开始之前,先完成我们的构建 MCP 服务器教程会有帮助,这样你就能理解客户端和服务器如何通信。
你可以在这里找到本教程的完整代码。

系统要求

在开始之前,确保你的系统满足以下要求:
  • Mac 或 Windows 计算机
  • 已安装最新版本的 Python
  • 已安装最新版本的 uv
  • 你必须使用 Python MCP SDK 2.0.0 或更高版本

设置你的环境

首先,用 uv 创建一个新的 Python 项目:

设置你的 API 密钥

你将需要一个来自 Anthropic Console 的 Anthropic API 密钥。创建一个 .env 文件来存储它:
.env 添加到你的 .gitignore
确保你妥善保管你的 ANTHROPIC_API_KEY

创建客户端

导入和设置

首先,让我们设置我们的导入以及文件其余部分共享的部件:
Client 是你的程序与服务器对话所通过的单一对象。列出工具、调用一个工具、读取一个资源:这些都是它上面的方法。

服务器连接管理

接下来,我们将确定对于给定的服务器脚本要启动哪个进程:
StdioServerParameters 是配置,而非连接。stdio_client() 将它转换为一个 stdio 传输,而 Client 在你进入它的 async with 块时打开那个传输。我们将在 main() 中做这两件事。

查询处理逻辑

现在让我们添加用于处理查询和处理工具调用的核心功能:
call_tool 返回一个 CallToolResult。它的 content 是一个块(block)列表,这就是为什么我们在读取 .text 之前收窄到 TextContent。一个抛出异常的工具在这里不会抛出:它以设置了 is_error 的方式回答,而传递这个标志能让 Claude 读取消息并尝试别的方式。

交互式聊天界面

现在我们将添加聊天循环:
input() 会阻塞,因此它运行在一个工作线程上。这使得事件循环在你输入时能够空出来服务连接。

主入口点

最后,我们将添加主执行逻辑:
那个 async with 就是整个连接生命周期。进入它会启动服务器并与它协商一个协议版本;离开它会断开连接并关闭子进程。没有什么需要手动关闭。你可以在这里找到完整的 client.py 文件。

关键组件解释

1. 客户端初始化

  • 单个 Client 承载连接,而 async with 是它的整个生命周期
  • 没有需要调用的 connect/close 对,之后也没有什么需要清理
  • 为 Claude 交互配置 Anthropic 客户端

2. 服务器连接

  • 同时支持 Python 和 Node.js 服务器
  • 校验服务器脚本类型
  • 将服务器作为子进程启动并与它进行 stdio 通信
  • 一旦连接打开就列出可用的工具

3. 查询处理

  • 维护对话上下文
  • 处理 Claude 的响应和工具调用
  • 管理 Claude 与工具之间的消息流
  • 将结果组合成一个连贯的响应

4. 交互式界面

  • 提供一个简单的命令行界面
  • 处理用户输入并显示响应
  • 包含基本的错误处理
  • 允许优雅退出

5. 资源管理

  • 离开 async with 块会断开连接并关闭服务器子进程
  • 一次失败的查询会被报告但不会结束会话
  • 输入 quit,或关闭标准输入,会干净地退出

常见的自定义点

  1. 工具处理
    • 修改 process_query() 以处理特定的工具类型
    • 为工具调用添加自定义的错误处理
    • 实现工具特定的响应格式化
  2. 响应处理
    • 自定义工具结果如何被格式化
    • 添加响应过滤或转换
    • 实现自定义日志记录
  3. 用户界面
    • 添加一个 GUI 或 Web 界面
    • 实现丰富的控制台输出
    • 添加命令历史或自动补全

运行客户端

要用任何 MCP 服务器运行你的客户端:
如果你正在继续服务器快速开始中的天气教程,你的命令可能看起来像这样:python client.py .../quickstart-resources/weather-server-python/weather.py
客户端将:
  1. 连接到指定的服务器
  2. 列出可用的工具
  3. 启动一个交互式聊天会话,你可以在其中:
    • 输入查询
    • 看到工具执行
    • 从 Claude 获得响应
以下是连接到服务器快速开始中的天气服务器时它应该看起来的样子的示例:

它如何运作

当你提交一个查询时:
  1. 客户端从服务器获取可用工具的列表
  2. 你的查询连同工具描述一起被发送给 Claude
  3. Claude 决定使用哪些工具(如果有的话)
  4. 客户端通过服务器执行任何被请求的工具调用
  5. 结果被发送回 Claude
  6. Claude 提供一段自然语言响应
  7. 该响应被展示给你

最佳实践

  1. 错误处理
    • 检查 result.is_error,而不是期望一个失败的工具抛出异常
    • 提供有意义的错误消息
    • 优雅地处理连接问题
  2. 资源管理
    • async with 块拥有连接
    • 只要你需要服务器就保持它打开
    • 处理服务器断开连接
  3. 安全
    • 将 API 密钥安全地存储在 .env
    • 校验服务器响应
    • 对工具权限保持谨慎
  4. 工具名称
    • 工具名称可以根据这里指定的格式进行校验
    • 如果一个工具名称符合指定的格式,它不应该在 MCP 客户端处校验失败

故障排查

服务器路径问题

  • 仔细检查你服务器脚本的路径是否正确
  • 如果相对路径不起作用,使用绝对路径
  • 对于 Windows 用户,确保在路径中使用正斜杠(/)或转义的反斜杠(\)
  • 验证服务器文件有正确的扩展名(Python 为 .py 或 Node.js 为 .js)
正确路径用法示例:

响应时机

  • 第一次响应可能需要长达 30 秒才返回
  • 这是正常的,发生在以下过程中:
    • 服务器初始化
    • Claude 处理查询
    • 工具正在被执行
  • 后续的响应通常更快
  • 在这个初始等待期间不要中断该过程

常见错误消息

如果你看到:
  • FileNotFoundError:检查你的服务器路径
  • Connection refused:确保服务器正在运行且路径正确
  • Tool execution failed:验证工具所需的环境变量已设置
  • Timeout error:考虑在 Client 上提高 read_timeout_seconds

后续步骤

示例服务器

查看我们的官方 MCP 服务器和实现的图库