最近很多人在聊 MCP（Model Context Protocol）。

其实，如果只是写出第一个可运行的 MCP Server，难度比很多人想象得低。

真正复杂的，是后面如何把它接进真实业务。

这篇文章，我尽量用最短路径讲清楚：

一、先理解：MCP 到底在干什么？

def get_weather(city):
    return "晴天"


二、30 分钟目标：做一个“天气查询工具”

如果你用的是新版 SDK，也可能是：

不同实现略有差异，但核心结构一致。

四、第一个 MCP Server 的最小结构

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("demo-server")

@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
    return f"{city} today is sunny."

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()


参数类型和返回类型，会被自动理解。

五、为什么 MCP 比传统 API 更适合大模型？

六、第一次测试时最容易踩的坑

七、30 分钟之后，下一步最值得做什么？

普通开发者如何 30 分钟写出第一个 MCP Server

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MCP协议让开发者快速将代码包装成AI可调用的工具。30分钟即可搭建首个MCPServer，通过@mcp.tool()注解将函数转化为AI工具。核心优势在于函数签名即协议，比传统API更适配大模型。建议从3个高频工具入手，注重语义清晰而非数量。掌握MCP能帮助开发者将业务能力转化为AI世界的标准接口。

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