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Executar este exemplo

Aqui está como executar o servidor e cliente de streaming HTTP clássico, bem como o servidor e cliente de streaming MCP usando Python.

Visão Geral

  • Irá configurar um servidor MCP que transmite notificações de progresso para o cliente enquanto processa itens.
  • O cliente exibirá cada notificação em tempo real.
  • Este guia cobre os pré-requisitos, configuração, execução e resolução de problemas.

Pré-requisitos

  • Python 3.9 ou mais recente
  • O pacote Python mcp (instale com pip install mcp)

Instalação e Configuração

  1. Clone o repositório ou descarregue os ficheiros da solução.

    git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners

  2. Crie e ative um ambiente virtual (recomendado):

    python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1  # On Windows
# or
source venv/bin/activate      # On Linux/macOS

  3. Instale as dependências necessárias:

    pip install "mcp[cli]" fastapi requests

Ficheiros

Executar o Servidor de Streaming HTTP Clássico

  1. Navegue até ao diretório da solução:

    cd 03-GettingStarted/06-http-streaming/solution

  2. Inicie o servidor de streaming HTTP clássico:

    python server.py

  3. O servidor será iniciado e exibirá:

    Starting FastAPI server for classic HTTP streaming...
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

Executar o Cliente de Streaming HTTP Clássico

  1. Abra um novo terminal (ative o mesmo ambiente virtual e diretório):

    cd 03-GettingStarted/06-http-streaming/solution
python client.py

  2. Deverá ver mensagens transmitidas impressas sequencialmente:

    Running classic HTTP streaming client...
Connecting to http://localhost:8000/stream with message: hello
--- Streaming Progress ---
Processing file 1/3...
Processing file 2/3...
Processing file 3/3...
Here's the file content: hello
--- Stream Ended ---

Executar o Servidor de Streaming MCP

  1. Navegue até ao diretório da solução: 
    cd 03-GettingStarted/06-http-streaming/solution
  2. Inicie o servidor MCP com o transporte streamable-http: 
    python server.py mcp
  3. O servidor será iniciado e exibirá: 
    Starting MCP server with streamable-http transport...
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

Executar o Cliente de Streaming MCP

  1. Abra um novo terminal (ative o mesmo ambiente virtual e diretório): 
    cd 03-GettingStarted/06-http-streaming/solution
python client.py mcp
  2. Deverá ver notificações impressas em tempo real à medida que o servidor processa cada item: 
    Running MCP client...
Starting client...
Session ID before init: None
Session ID after init: a30ab7fca9c84f5fa8f5c54fe56c9612
Session initialized, ready to call tools.
Received message: root=LoggingMessageNotification(...)
NOTIFICATION: root=LoggingMessageNotification(...)
...
Tool result: meta=None content=[TextContent(type='text', text='Processed files: file_1.txt, file_2.txt, file_3.txt | Message: hello from client')]

Passos Principais de Implementação

  1. Crie o servidor MCP usando o FastMCP.
  2. Defina uma ferramenta que processe uma lista e envie notificações usando ctx.info() ou ctx.log().
  3. Execute o servidor com transport="streamable-http".
  4. Implemente um cliente com um gestor de mensagens para exibir notificações à medida que chegam.

Explicação do Código

  • O servidor utiliza funções assíncronas e o contexto MCP para enviar atualizações de progresso.
  • O cliente implementa um gestor de mensagens assíncrono para imprimir notificações e o resultado final.

Dicas e Resolução de Problemas

  • Utilize async/await para operações não bloqueantes.
  • Trate sempre exceções tanto no servidor como no cliente para maior robustez.
  • Teste com múltiplos clientes para observar atualizações em tempo real.
  • Se encontrar erros, verifique a sua versão do Python e certifique-se de que todas as dependências estão instaladas.

Aviso Legal:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se uma tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.