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在本教程中，你将学习如何构建一个可以连接到 MCP 服务器的 LLM 驱动的聊天机器人客户端。建议先完成 服务器快速入门 教程，了解构建第一个服务器的基础知识。
你可以在这里找到本教程的完整代码。

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系统要求

在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：
  • Mac 或 Windows 电脑
  • 已安装最新版本的 Python
  • 已安装最新版本的 uv

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设置环境

首先，使用 uv 创建一个新的 Python 项目：
# Create project directory
uv init mcp-client
cd mcp-client

# Create virtual environment
uv venv

# Activate virtual environment
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On Unix or MacOS:
source .venv/bin/activate

# Install required packages
uv add mcp anthropic python-dotenv

# Remove boilerplate files
rm main.py

# Create our main file
touch client.py

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设置 API 密钥

你需要从 Anthropic Console 获取一个 Anthropic API 密钥。创建一个 .env 文件来存储密钥：
# Create .env file
touch .env
将密钥添加到 .env 文件中：
ANTHROPIC_API_KEY=<your key here>
将 .env 添加到 .gitignore：
echo ".env" >> .gitignore
确保安全保管你的 ANTHROPIC_API_KEY！

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创建客户端

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基本客户端结构

首先，让我们设置导入并创建基本的客户端类：
import asyncio
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

from anthropic import Anthropic
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()  # load environment variables from .env

class MCPClient:
    def __init__(self):
        # Initialize session and client objects
        self.session: Optional[ClientSession] = None
        self.exit_stack = AsyncExitStack()
        self.anthropic = Anthropic()
    # methods will go here

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服务器连接管理

接下来，我们将实现连接到 MCP 服务器的方法：
async def connect_to_server(self, server_script_path: str):
    """Connect to an MCP server

    Args:
        server_script_path: Path to the server script (.py or .js)
    """
    is_python = server_script_path.endswith('.py')
    is_js = server_script_path.endswith('.js')
    if not (is_python or is_js):
        raise ValueError("Server script must be a .py or .js file")

    command = "python" if is_python else "node"
    server_params = StdioServerParameters(
        command=command,
        args=[server_script_path],
        env=None
    )

    stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
    self.stdio, self.write = stdio_transport
    self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))

    await self.session.initialize()

    # List available tools
    response = await self.session.list_tools()
    tools = response.tools
    print("\nConnected to server with tools:", [tool.name for tool in tools])

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查询处理逻辑

现在让我们添加处理查询和处理工具调用的核心功能：
async def process_query(self, query: str) -> str:
    """Process a query using Claude and available tools"""
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": query
        }
    ]

    response = await self.session.list_tools()
    available_tools = [{
        "name": tool.name,
        "description": tool.description,
        "input_schema": tool.inputSchema
    } for tool in response.tools]

    # Initial Claude API call
    response = self.anthropic.messages.create(
        model="claude-3-5-sonnet-20241022",
        max_tokens=1000,
        messages=messages,
        tools=available_tools
    )

    # Process response and handle tool calls
    final_text = []

    assistant_message_content = []
    for content in response.content:
        if content.type == 'text':
            final_text.append(content.text)
            assistant_message_content.append(content)
        elif content.type == 'tool_use':
            tool_name = content.name
            tool_args = content.input

            # Execute tool call
            result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args)
            final_text.append(f"[Calling tool {tool_name} with args {tool_args}]")

            assistant_message_content.append(content)
            messages.append({
                "role": "assistant",
                "content": assistant_message_content
            })
            messages.append({
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": content.id,
                        "content": result.content
                    }
                ]
            })

            # Get next response from Claude
            response = self.anthropic.messages.create(
                model="claude-3-5-sonnet-20241022",
                max_tokens=1000,
                messages=messages,
                tools=available_tools
            )

            final_text.append(response.content[0].text)

    return "\n".join(final_text)

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交互式聊天界面

现在我们将添加聊天循环和清理功能：
async def chat_loop(self):
    """Run an interactive chat loop"""
    print("\nMCP Client Started!")
    print("Type your queries or 'quit' to exit.")

    while True:
        try:
            query = input("\nQuery: ").strip()

            if query.lower() == 'quit':
                break

            response = await self.process_query(query)
            print("\n" + response)

        except Exception as e:
            print(f"\nError: {str(e)}")

async def cleanup(self):
    """Clean up resources"""
    await self.exit_stack.aclose()

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主入口点

最后，我们将添加主执行逻辑：
async def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: python client.py <path_to_server_script>")
        sys.exit(1)

    client = MCPClient()
    try:
        await client.connect_to_server(sys.argv[1])
        await client.chat_loop()
    finally:
        await client.cleanup()

if __name__ == "__main__":
    import sys
    asyncio.run(main())
你可以在这里找到完整的 client.py 文件 here.

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关键组件解释

​
1. 客户端初始化

  • MCPClient 类初始化时进行会话管理和 API 客户端配置
  • 使用 AsyncExitStack 进行资源管理
  • 配置 Anthropic 客户端以进行 Claude 交互

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2. 服务器连接

  • 支持 Python 和 Node.js 服务器
  • 验证服务器脚本类型
  • 设置正确的通信通道
  • 初始化会话并列出可用工具

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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 和工具之间的消息流
  • 将结果组合成连贯的响应

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4. 交互界面

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

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5. 资源管理

  • 正确清理资源
  • 处理连接问题的错误
  • 优雅关闭程序

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常见自定义点

  1. 工具处理
    • 修改 process_query() 以处理特定工具类型
    • 添加工具调用的自定义错误处理
    • 实现工具特定的响应格式
  2. 响应处理
    • 自定义工具结果的格式
    • 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 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

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运行客户端

使用任何 MCP 服务器运行你的客户端：
uv run client.py path/to/server.py # python server
uv run client.py path/to/build/index.js # node server
如果你正在继续服务器快速入门中的天气教程，你的命令可能类似于：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. 列出可用工具
  3. 启动一个交互式聊天会话，你可以：
    • 输入查询
    • 查看工具执行
    • 获取 Claude 的响应
以下是连接到服务器快速入门中的天气服务器时的示例：

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工作原理

当你提交查询时：
  1. 客户端从服务器获取可用工具列表
  2. 你的查询连同工具描述一起发送给 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请求的工具调用
  5. 结果返回给 Claude
  6. Claude 提供自然语言响应
  7. 响应显示给你

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最佳实践

  1. 错误处理
    • 始终在 try-catch 块中包装工具调用
    • 提供有意义的错误消息
    • 优雅处理连接问题
  2. 资源管理
    • 使用 AsyncExitStack 进行正确的清理
    • 完成后关闭连接
    • 处理服务器断开连接
  3. 安全性
    • 将 API 密钥安全地存储在 .env 中
    • 验证服务器响应
    • 对工具权限保持谨慎

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故障排除

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服务器路径问题

  • 仔细检查服务器脚本的路径是否正确
  • 如果相对路径不起作用，请使用绝对路径
  • 对于 Windows 用户，请确保在路径中使用正斜杠（/）或转义的反斜杠（\）
  • 确认服务器文件具有正确的扩展名（Python 为 .py，Node.js 为 .js）
正确路径使用示例：
# Relative path
uv run client.py ./server/weather.py

# Absolute path
uv run client.py /Users/username/projects/mcp-server/weather.py

# Windows path (either format works)
uv run client.py C:/projects/mcp-server/weather.py
uv run client.py C:\\projects\\mcp-server\\weather.py

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响应时间

  • 第一个响应可能需要长达 30 秒的时间返回
  • 这是正常的，发生在：
    • 服务器初始化期间
    • Claude 处理查询期间
    • 工具正在执行期间
  • 后续响应通常更快
  • 在此初始等待期间不要中断进程

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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是否已设置
  • Timeout error: 考虑增加客户端配置中的超时时间

​
下一步

示例服务器

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