python-mcp-server-generator

bởi github

Trình tạo dự án máy chủ MCP Python hoàn chỉnh với các công cụ, tài nguyên và cấu hình phù hợp. Tạo khung dự án Python mới sử dụng uv với MCP SDK, cấu trúc thư mục hợp lý và .gitignore. Hỗ trợ cả hai loại truyền tải stdio (cục bộ) và streamable-http (từ xa) với tùy chọn cấu hình host, port và chế độ không trạng thái. Tạo các công cụ, tài nguyên và lời nhắc được trang trí với tính năng tự động tạo lược đồ từ gợi ý kiểu và docstring. Bao gồm xử lý lỗi toàn diện, hỗ trợ async/await,...

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill python-mcp-server-generator

Python MCP Server Generator

Create a Model Context Protocol (MCP) server in Python with the official MCP Python SDK v2. SDK v2 supports the MCP specification revision 2026-07-28. The same server also serves clients that use earlier revisions.

Workflow

Copy this checklist and track your progress:

  • Step 1: Create the project.
  • Step 2: Write the server.
  • Step 3: Write the tests.
  • Step 4: Run the tests until they pass.
  • Step 5: Configure the client.

Step 1: Create the project

Run these commands:

uv init --app --no-package project-name
cd project-name
uv add "mcp[cli]>=2,<3"
uv add --dev pytest

Then delete main.py. The server goes in server.py.

  • Without --no-package, uv makes a src/ package layout, and the tests cannot import server.py.
  • uv init makes the .gitignore file. Do not write a different one.

Step 2: Write the server

Start from this template:

from mcp.server import MCPServer
from mcp.server.mcpserver.exceptions import ToolError

mcp = MCPServer("Demo", version="0.1.0")


@mcp.tool()
def divide(a: float, b: float) -> float:
    """Divide a by b."""
    if b == 0:
        raise ToolError("b must not be zero.")
    return a / b


if __name__ == "__main__":
    mcp.run()  # stdio is the default transport

Then change the template for the request of the user:

  1. Replace divide with the tools that the user needs.
  2. Give each tool full type hints and a docstring. The SDK makes the input schema from the type hints. The docstring becomes the tool description.
  3. Return a Pydantic model or a TypedDict when the client needs machine-readable data. The SDK makes the output schema from the return type.
  4. Use async def for I/O. The SDK runs a sync tool on a worker thread.
  5. Mark a read-only tool with @mcp.tool(annotations=ToolAnnotations(read_only_hint=True)) (from mcp.types). Use destructive_hint=True for a destructive tool.
  6. Add resources (@mcp.resource("users://{user_id}")) and prompts (@mcp.prompt()) only when the user asks for them.

Use stdio by default. Read references/streamable-http.md only when the user asks for a remote server or an HTTP server.

Step 3: Write the tests

Put test_server.py next to server.py. Write a test for each tool and for each ToolError:

import pytest

from mcp import Client

from server import mcp


@pytest.mark.anyio
async def test_divide():
    async with Client(mcp) as client:
        result = await client.call_tool("divide", {"a": 6, "b": 3})
        assert result.structured_content == {"result": 2.0}


@pytest.mark.anyio
async def test_divide_by_zero():
    async with Client(mcp) as client:
        result = await client.call_tool("divide", {"a": 1, "b": 0})
        assert result.is_error
        assert "must not be zero" in result.content[0].text
  • The in-memory Client needs no subprocess and no port. It connects with the 2026-07-28 revision.
  • The mcp package installs anyio, which supplies the anyio marker. Do not add pytest-asyncio.

Step 4: Run the tests until they pass

  1. Run uv run pytest.
  2. If a test fails, read the error. Fix the server or the test.
  3. Run uv run pytest again.
  4. Continue only when all tests pass.

Step 5: Configure the client

For VS Code, write .vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "demo": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/project", "run", "server.py"]
    }
  }
}

For Claude Desktop, run uv run mcp install server.py.

Tell the user these commands:

  • uv run server.py starts the stdio server. The server waits for a host on stdin and prints nothing.
  • uv run mcp dev server.py opens the MCP Inspector. The Inspector needs Node.js.

Gotchas

SDK v2 and the 2026-07-28 revision changed many SDK v1 patterns. Do not copy SDK v1 examples.

  • SDK v2 removed FastMCP and mcp.server.fastmcp. Import the server class with from mcp.server import MCPServer.
  • Import Context, Image, Audio, Resolve, Elicit, ElicitationResult, AcceptedElicitation, Message, UserMessage, and AssistantMessage from mcp.server.mcpserver.
  • Give the server name as the first MCPServer argument. Give all other constructor arguments as keyword arguments. Their positional order changed in SDK v2.
  • Set version. If you do not set it, the server reports an empty version.
  • Give the transport options (transport, host, port, json_response, stateless_http, transport_security) to run(), not to MCPServer(...).
  • The SDK v2 types use snake_case fields, for example read_only_hint, structured_content, and is_error.
  • Raise ToolError for an error that the model must read. For other exceptions, the model gets only a generic error message.
  • Do not raise MCPError for a tool failure. The client gets a protocol error, not a tool result with is_error. Many hosts do not show this error to the model.
  • In a stdio server, stdout is the protocol channel. Do not call print(). Log to stderr with the logging module.
  • Do not use ctx.elicit(). It fails on a 2026-07-28 connection. For user input during a tool call, annotate a parameter with Resolve(fn). Return Elicit(message, Model) from fn.
  • Send list change notifications with await ctx.notify_tools_changed(). A 2026-07-28 connection drops ctx.session.send_tool_list_changed().
  • For stdio and HTTP, the lifespan runs one time, when the server starts. Each in-memory Client(mcp) in a test runs the lifespan again. Read its object with ctx.request_context.lifespan_context.
  • The 2026-07-28 revision deprecates these features (SEP-2577). Do not add them to a new server:
    • Sampling (ctx.session.create_message()): Call the LLM provider API directly.
    • Protocol logging (ctx.log(), ctx.info(), and similar methods): Use the standard logging module.
    • Roots (ctx.session.list_roots()): Get paths from tool parameters, resource URIs, or the server configuration.
  • The 2026-07-28 revision has no SSE transport. Use Streamable HTTP.

Thêm skills từ github

debugging-workflows
github
Hướng dẫn gỡ lỗi các quy trình tác nhân GitHub - phân tích nhật ký, kiểm tra lần chạy và khắc phục sự cố
go-codemod
github
Triển khai và kiểm thử các codemod Go cho lệnh gh aw fix.
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
ai-ready
github
Biến bất kỳ kho lưu trữ nào thành sẵn sàng cho AI — phân tích mã nguồn của bạn và tạo ra AGENTS.md, copilot-instructions.md, quy trình CI, mẫu issue, và nhiều hơn nữa. Khai thác đánh giá PR của bạn…
create-oo-component-documentation
github
Tạo tài liệu toàn diện, chuẩn hóa cho các thành phần hướng đối tượng, tuân theo các phương pháp thực hành tốt nhất trong ngành và tiêu chuẩn tài liệu kiến trúc.
dependabot
github
Dependabot là công cụ quản lý phụ thuộc tích hợp sẵn của GitHub với ba khả năng cốt lõi:
doublecheck
github
Quy trình xác minh ba lớp cho đầu ra AI. Trích xuất các tuyên bố có thể kiểm chứng, tìm nguồn hỗ trợ hoặc mâu thuẫn qua tìm kiếm web, thực hiện đánh giá đối kháng…
foundry-agent-sync
github
Tạo và đồng bộ hóa các tác nhân AI dựa trên prompt trực tiếp trong Azure AI Foundry thông qua REST API, từ một tệp kê khai JSON cục bộ. Không giống như các kỹ năng scaffolding chỉ…