上个月我在琢磨怎么把本地文件搜索和 AI 对话结合起来。试了几种方案，要么太重量级，要么得付费。后来看到 MCP 协议（Model Context Protocol），发现这东西其实挺轻量的——就是定义了一套标准接口，让 AI 模型能调用外部工具。
说人话：你写一个 Python 脚本，然后用 MCP 的标准方式暴露给 Claude 或者任何支持 MCP 的 AI 客户端，它就能调用你的代码。类似插件系统，但比插件协议更薄。
MCP 到底在解决什么问题？
先别急着看代码。我踩坑之前，一直以为 MCP 是什么高大上的框架。其实说白了就三个角色：
Host — 发起请求的客户端（比如 Claude Desktop）
Client — MCP 协议连接器（帮你跟 Server 之间的通道搞好）
Server — 你写的那个暴露工具的程序
最反直觉的一点：你不写 Host/Client，你只写 Server。MCP SDK 把通信细节全包了。
环境准备
先装个 MCP SDK。我用的是 Python，因为写起来最快：
pip install mcp就这一行。SDK 包含了 FastMCP、StdioServer 这些核心组件。没有版本依赖冲突，干干净净。
写一个能搜索文件的 Server
先搭架子：
from mcp.server import FastMCP, StdioServer from mcp.types import Tool, TextContent import os, fnmatch app = FastMCP('file-search')FastMCP 是简化版的 Server 类，比直接调 BaseServer 少写
