既然已經安裝好 SDK，接下來讓我們建立一個專案：
透過加入以下程式碼來新增工具和資源：
加入最後需要的程式碼，讓伺服器能夠啟動：
使用以下指令啟動伺服器：
Inspector 是一個很棒的工具，可以啟動你的伺服器並讓你與之互動，方便你測試功能是否正常。讓我們啟動它：
Note
「command」欄位中顯示的指令可能會因你使用的執行環境而有所不同。
你應該會看到以下使用者介面：
-
按下 Connect 按鈕連接到伺服器 連接成功後，你會看到以下畫面：
-
選擇「Tools」並點選「listTools」，你應該會看到「Add」出現，點選「Add」並填入參數值。
你會看到以下回應，也就是「add」工具的執行結果：
恭喜你，成功建立並執行了第一個伺服器！
MCP 提供多種語言的官方 SDK：
- C# SDK - 與 Microsoft 合作維護
- Java SDK - 與 Spring AI 合作維護
- TypeScript SDK - 官方 TypeScript 實作
- Python SDK - 官方 Python 實作
- Kotlin SDK - 官方 Kotlin 實作
- Swift SDK - 與 Loopwork AI 合作維護
- Rust SDK - 官方 Rust 實作
- 使用語言專屬的 SDK，設定 MCP 開發環境非常簡單
- 建立 MCP 伺服器需要創建並註冊具明確結構的工具
- 測試與除錯對於可靠的 MCP 實作至關重要
建立一個簡單的 MCP 伺服器，包含你選擇的工具：
- 使用你偏好的語言（.NET、Java、Python 或 JavaScript）實作該工具。
- 定義輸入參數和回傳值。
- 使用 Inspector 工具確認伺服器運作正常。
- 使用各種輸入測試該實作。
- 在 Azure 上使用 Model Context Protocol 建立代理
- 使用 Azure Container Apps 遠端 MCP (Node.js/TypeScript/JavaScript)
- .NET OpenAI MCP 代理
下一篇：開始使用 MCP 用戶端
免責聲明：
本文件使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。雖然我們致力於確保準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋負責。