MCP Project Setup

Um projeto inicial com instruções de configuração e exemplos de servidores MCP, incluindo um servidor meteorológico.

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Configuração do Projeto MCP

Este documento descreve as etapas para configurar o ambiente do projeto mcp.

1. Criar Ambiente Conda

Crie um novo ambiente conda chamado mcp com Python 3.12:

conda create -n mcp python=3.12 -y

2. Instalar uv

Instale o gerenciador de pacotes uv usando o seguinte comando:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. Instalar fastmcp

Instale o pacote fastmcp usando uv no ambiente mcp:

conda run -n mcp uv pip install fastmcp

4. Verificar Instalação

Confirme a instalação do fastmcp executando o seguinte comando:

conda run -n mcp fastmcp version

5. Executando o Servidor Hello World

mcp_hello.py é um servidor mcp do tipo "hello world". Você pode executar o inspetor MCP para ele usando o seguinte comando:

conda run -n mcp fastmcp dev mcp_hello.py:mcp

6. Conectando com Token de Sessão de Proxy

Copie o token de sessão fornecido pela CLI, clique no link fornecido, cole em Configuration -> Proxy Session Token e clique em conectar.

7. Inspecionar a ferramenta hello_world

Clique em Tools na barra de menu superior. "hello_world" deve estar listado com um parâmetro "name". Digite seu nome e clique em "Run Tool". A ferramenta deve ser executada com sucesso e retornar uma saudação.

8. Executando Testes de Recursos

mcp_resources.py define recursos MCP. Você pode executar testes para esses recursos usando o argumento --test:

uv run mcp_resources.py --test

9. Servidor de Clima

mcp_weather.py expõe uma ferramenta para obter dados meteorológicos atuais do OpenWeatherMap.

Antes de executar: Certifique-se de ter definido seu OPENWEATHER_API_KEY no arquivo .env:

OPENWEATHER_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE

Para executar o servidor de clima manualmente:

conda run -n mcp fastmcp dev mcp_weather.py:mcp

Para executar testes para a ferramenta de clima:

uv run mcp_weather.py --test

10. Integrando com o Gemini CLI

Para permitir que o Gemini CLI inicie e conecte automaticamente ao seu servidor mcp_weather, você precisa configurar o arquivo settings.json.

  1. Localize settings.json: O arquivo settings.json geralmente está localizado em:

    • Linux/macOS: ~/.gemini/settings.json
    • Windows: %APPDATA%\gemini\settings.json

    Se o arquivo ou diretório não existir, crie-os.

  2. Adicione a entrada mcpServers: Adicione a seguinte entrada à seção mcpServers no seu arquivo settings.json. Substitua /mnt/d/Projects/_sandbox/mcp/ pelo caminho absoluto para o diretório do seu projeto mcp.

    {
  "mcpServers": {
    "weather_server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "/mnt/d/Projects/_sandbox/mcp/mcp_weather.py"
      ],
      "cwd": "/mnt/d/Projects/_sandbox/mcp",
      "timeout": 10000
    }
  }
}

    Uma vez configurado, quando você executar gemini, a CLI iniciará automaticamente seu servidor mcp_weather.py e disponibilizará sua ferramenta get_current_weather para o modelo Gemini.

Referências