構建端到端 MCP 應用

歡迎來到 MCP 課程第二單元！

在本單元中，我們將從頭開始構建一個完整的 MCP 應用程式，重點是使用 Gradio 建立伺服器並將其與多個客戶端連線。這種實踐方法將為您提供整個 MCP 生態系統的實踐經驗。

你將學到什麼

在本單元中，你將

• 使用 Gradio 內建的 MCP 支援建立 MCP 伺服器
• 構建一個可供 AI 模型使用的情感分析工具
• 使用不同的客戶端實現連線到伺服器
  • 基於 HuggingFace.js 的客戶端
  • 基於 SmolAgents 的 Python 客戶端
• 將你的 MCP 伺服器部署到 Hugging Face Spaces
• 測試和除錯完整的系統

在本單元結束時，你將擁有一個可執行的 MCP 應用程式，它展示了該協議的強大功能和靈活性。

先決條件

在繼續本單元之前，請確保你已滿足以下條件：

• 已完成第一單元或對 MCP 概念有基本瞭解
• 熟練使用 Python 和 JavaScript/TypeScript
• 對 API 和客戶端-伺服器架構有基本瞭解
• 擁有以下開發環境：
  • Python 3.10+
  • Node.js 18+
  • 一個 Hugging Face 賬戶（用於部署）

我們的端到端專案

我們將構建一個情感分析應用程式，它由三個主要部分組成：伺服器、客戶端和部署。

伺服器端

• 透過 gr.Interface 使用 Gradio 建立 Web 介面和 MCP 伺服器
• 使用 TextBlob 實現情感分析工具
• 透過 HTTP 和 MCP 協議公開該工具

客戶端

• 實現一個 HuggingFace.js 客戶端
• 或者，建立一個 smolagents Python 客戶端
• 演示如何使用同一伺服器與不同的客戶端實現

部署

• 將伺服器部署到 Hugging Face Spaces
• 配置客戶端以與部署的伺服器協同工作

開始吧！

你準備好構建你的第一個端到端 MCP 應用程式了嗎？讓我們從設定開發環境和建立 Gradio MCP 伺服器開始吧。

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