MCP 是一套标准化的JSON‑RPC通信协议，用来让大模型程序可以安全调用外部本地工具、本地数据、本地软件。它不是大模型，也不是工具本身，它只是一套对话规则，规定双方消息怎么发、参数怎么传、结果怎么返回，实现大模型和本地程序互相协作。

        整个体系分为Host、MCP‑Client、MCP‑Server三个角色，三者分工明确。 Host是完整的上层AI应用，比如WorkBuddy、Claude Desktop，是整个体系的宿主。它里面运行大模型、管理用户会话、做权限校验、处理上下文窗口、执行上下文压缩。 

        接下来我们就做一个mcp server，用workbuddy来调用这个mcp server实现功能吧！

步骤一：准备环境

        1、安装python环境，安装uv工具。

         2、进入创建好的文件夹MCP_Server，执行uv init . -p 3.11，将当前文件夹初始化成一个python工程。

        3.安装MCP的SDK，执行命令uv add "mcp[cli]"，把python-sdk安装上。python-sdk是MCP协议的Python代码库，封装底层JSON‑RPC、stdio通信、握手、工具schema，这让开发者只写业务逻辑，不用手动实现协议底层。

步骤二：打开编辑器，编写mcp_server代码

        1、打开vscode，先将github上的这段server.py代码复制进去。

        2、在main.py文件中修改代码，保证直接运行脚本时启动 MCP 服务，通过 stdio 管道等待 WorkBuddy 父进程发送调用指令。

实际上不只是stdio这一种方法，还可以通过SSE、streamable‑http来实现MCP服务与客户端之间的通信。

步骤三：使用workbuddy验证效果

        1、打开workbuddy，在连接器中自定义MCP服务管理，点击配置MCP。

配置json服务：

这里出现绿灯就说明mcp配置成功了！

        2、然后在对话中进行测试：

发现工具已经成功调用了！

最后我们将MCP Server发布到公网上，可以供所有人来使用。

方式一：将它打包为一个python包，上传到pypi上

        新建一个名为wb_add_mcp_demo的文件夹，在该文件夹的终端内执行命令uv init . --package -p3.11，在当前目录初始化 uv 项目，生成 pyproject.toml 等工程文件，指定 Python 版本为 3.11；执行命令uv add "mcp[cli]"安装 MCP SDK 以及 cli 配套依赖。

        打开src文件下的__init__.py文件，修改代码：

        执行命令uv build打包：

        打开pypi，输入恢复码点击验证：

        通过后点击添加双重身份验证：

        然后添加API tokens：

        有了token后我们在终端执行uv publish --token XXXX（这里是你的pypitoken），回到我们的pypi中，可以看到项目已经成功发布了！