How to build an MCP server, step by step
Объясняет, как установить MCP SDK, определить инструменты с типизированными входами, опционально добавить ресурсы и промпты, запустить сервер через stdio или HTTP и подключить клиент (Claude Desktop или MCP Inspector). Приводит пример на Python с использованием FastMCP, а также упоминает TypeScript SDK.
Технологии: Python, TypeScript, MCP SDK, FastMCP, uv, pip, httpx
Как применить
1. Изучить MCP SDK и создать простой сервер для одного SEO-инструмента (например, проверка цитирований). 2. Протестировать интеграцию с Claude Desktop или другим MCP-клиентом. 3. Оценить возможность использования MCP для автоматизации отчётов по локальному SEO.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
modelcontextprotocol/python-sdk
Официальный Python SDK для реализации серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP).
skynetcmd/m3-memory
M3 Memory — это локальный фреймворк памяти для MCP-агентов, реализующий гибридный поиск (FTS5 + векторный + MMR) и предоставляющий 105 инструментов для сохранения и извлечения долгосрочного контекста AI-агентами.
unifapi-agent/agents
UnifAPI Agents — это открытый набор MCP-скиллов для AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Codex и др.), которые через публичные API выполняют SEO-аудиты, проверку GEO/AI-видимости, мониторинг бренда, оценку цен KOL и конкурентный анализ из публичных данных.