构建端到端 MCP 应用

欢迎来到 MCP 课程第二单元！

在本单元中，我们将从头开始构建一个完整的 MCP 应用程序，重点是使用 Gradio 创建服务器并将其与多个客户端连接。这种实践方法将为您提供整个 MCP 生态系统的实践经验。

你将学到什么

在本单元中，你将

• 使用 Gradio 内置的 MCP 支持创建 MCP 服务器
• 构建一个可供 AI 模型使用的情感分析工具
• 使用不同的客户端实现连接到服务器
  • 基于 HuggingFace.js 的客户端
  • 基于 SmolAgents 的 Python 客户端
• 将你的 MCP 服务器部署到 Hugging Face Spaces
• 测试和调试完整的系统

在本单元结束时，你将拥有一个可运行的 MCP 应用程序，它展示了该协议的强大功能和灵活性。

先决条件

在继续本单元之前，请确保你已满足以下条件：

• 已完成第一单元或对 MCP 概念有基本了解
• 熟练使用 Python 和 JavaScript/TypeScript
• 对 API 和客户端-服务器架构有基本了解
• 拥有以下开发环境：
  • Python 3.10+
  • Node.js 18+
  • 一个 Hugging Face 账户（用于部署）

我们的端到端项目

我们将构建一个情感分析应用程序，它由三个主要部分组成：服务器、客户端和部署。

服务器端

• 通过 gr.Interface 使用 Gradio 创建 Web 界面和 MCP 服务器
• 使用 TextBlob 实现情感分析工具
• 通过 HTTP 和 MCP 协议公开该工具

客户端

• 实现一个 HuggingFace.js 客户端
• 或者，创建一个 smolagents Python 客户端
• 演示如何使用同一服务器与不同的客户端实现

部署

• 将服务器部署到 Hugging Face Spaces
• 配置客户端以与部署的服务器协同工作

开始吧！

你准备好构建你的第一个端到端 MCP 应用程序了吗？让我们从设置开发环境和创建 Gradio MCP 服务器开始吧。

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