快速将聚合数据API转为MCP Server 教程

本教程将带你一步步将一个聚合数据API（或其他任意API）快速转为MCP Server。我们以聚合数据的天气预报查询API为例，详细讲解API to MCP的完整流程。

方法一：使用 Python FastMCP SDK

GitHub 地址：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

1. 安装项目环境

本项目基于 Python，推荐使用官方推荐的 Python 环境管理工具 uv。

uv 是 MCP 官方推荐的 Python 项目管理工具，安装方法请参考其官方文档。

2. 创建项目

使用 uv 初始化项目，例如项目名为 juhe-weather-mcp，在终端执行：

uv init juhe-weather-mcp

执行后会生成如下目录结构：

- .python-version
- main.py
- pyproject.toml
- README.md

3. 安装 MCP 依赖

进入项目目录，安装 MCP SDK 依赖：

cd juhe-weather-mcp
uv add "mcp[cli]"

安装完成后，pyproject.toml 文件的依赖配置中会自动添加：

dependencies = [
    "mcp[cli]>=1.9.4",
]

如果依赖安装缓慢或超时，可切换为国内镜像源。在 pyproject.toml 文件末尾添加：
[tool.uv]
index-url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"

4. 编写 MCP Server 代码

环境准备就绪后，开始编写第一个 MCP Server。打开 main.py 文件，按如下步骤操作：

a. 引入 FastMCP 包

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

b. 创建 MCP Server 实例

mcp = FastMCP("Juhe Weather MCP Server")

c. 定义天气查询工具

@mcp.tool()
def query_weather(city: str) -> str:
    """
    查询指定城市的天气信息
    """
    return f"天气信息：{city}"

d. 添加服务启动代码

使用 argparse 解析命令行参数，支持多种启动方式（sse、stdio、streamable-http）：

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Juhe Weather MCP Server")
    parser.add_argument("--transport", type=str, default="streamable-http", choices=["sse", "stdio", "streamable-http"], help="Transport type")
    args = parser.parse_args()
    mcp.run(transport=args.transport)

e. 完整 main.py 示例

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import os
import argparse

mcp = FastMCP("Juhe Weather MCP Server")

@mcp.tool()
def query_weather(city: str) -> str:
    """
    查询指定城市的天气信息
    """
    return f"天气信息：{city}"

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Juhe Weather MCP Server")
    parser.add_argument("--transport", type=str, default="streamable-http", choices=["sse", "stdio", "streamable-http"], help="Transport type")
    args = parser.parse_args()
    mcp.run(transport=args.transport)

5. 启动 MCP 服务

以 streamable-http 方式启动 MCP 服务：

uv run main.py --transport streamable-http

启动成功后，命令行会输出如下内容：

INFO:     Started server process [78231]
INFO:     Waiting for application startup.
[06/13/25 14:20:25] INFO     StreamableHTTP session manager started
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

此时，MCP 服务已成功启动。

6. 测试 MCP 服务

推荐使用 CherryStudio 工具进行测试，也可用其他支持 MCP 协议的大模型工具。

在 CherryStudio 设置中，添加 MCP 服务器：

名称：聚合天气MCP
类型：streamableHTTP
URL: http://127.0.0.1:8000/mcp

保存后，在工具 Tab 可见 query_weather 工具。

回到对话页面，选择刚创建的 MCP 服务器，输入：

苏州天气

即可自动调用 MCP 工具。

7. 对接聚合天气API

目前 MCP Server 返回的是模拟数据，接下来对接真实的聚合天气API。

聚合天气API文档：https://www.juhe.cn/docs/api/id/73

只需在工具方法中发起网络请求，获取真实天气数据。示例代码如下：

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import os
import argparse
from pydantic import Field
import httpx

mcp = FastMCP("Juhe Weather MCP Server")

@mcp.tool(description="查询指定城市的天气信息")
async def query_weather(city: str = Field(description="城市名称，如：苏州")) -> str:
    """
    查询指定城市的天气信息
    参数：
    - city: 城市名称，如：苏州
    """
    url = f"http://apis.juhe.cn/simpleWeather/query?city={city}&key=**********"  # 请替换为你的聚合API Key
    try:
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            response = await client.get(url)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            return data
    except Exception as e:
        return f"查询天气信息失败: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Juhe Weather MCP Server")
    parser.add_argument("--transport", type=str, default="streamable-http", choices=["sse", "stdio", "streamable-http"], help="Transport type")
    args = parser.parse_args()
    mcp.run(transport=args.transport)

重启 MCP 服务后，在 CherryStudio 再次发起对话：

苏州的天气如何啊？

即可获取苏州的实时天气数据。

其他启动方式：

# sse
uv run main.py --transport sse

# stdio
uv run main.py --transport stdio

方法二：一键开通聚合MCP

如果你希望更省事，可以直接前往聚合MCP中心，点击开通即可获得专属的 MCP Server。

访问地址：https://juhe.cn/mcp

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