README.md

-2- 建立專案

既然你已經安裝好 SDK，接下來讓我們建立一個專案：

-3- 建立專案檔案

-4- 撰寫伺服器程式碼

-5- 新增工具與資源

透過加入以下程式碼，新增一個工具和一個資源：

-6 最終程式碼

讓我們加入最後所需的程式碼，讓伺服器可以啟動：

-7- 測試伺服器

使用以下指令啟動伺服器：

-8- 使用 Inspector 執行

Inspector 是一個很棒的工具，可以啟動你的伺服器，並讓你與它互動，測試它是否正常運作。讓我們啟動它：

Note

「指令」欄位中的內容可能會有所不同，因為它包含了用你所選擇的執行環境來執行伺服器的指令。

你應該會看到以下使用者介面：

1. 按下「Connect」按鈕連接到伺服器
   連接成功後，你應該會看到以下畫面：

   

2. 選擇「Tools」並點擊「listTools」，你會看到「Add」出現，點選「Add」並填入參數值。

   你應該會看到以下回應，也就是「add」工具的結果：

   

恭喜你，成功建立並執行了你的第一個伺服器！

官方 SDK

MCP 提供多種語言的官方 SDK：

• C# SDK - 與 Microsoft 共同維護
• Java SDK - 與 Spring AI 共同維護
• 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 共同維護
• Rust SDK - 官方 Rust 實作

重要重點

• 使用語言專用的 SDK，設定 MCP 開發環境相當簡單
• 建立 MCP 伺服器需建立並註冊具明確結構的工具
• 測試與除錯是確保 MCP 實作穩定可靠的關鍵

範例

• Java 計算機
• .Net 計算機
• JavaScript 計算機
• TypeScript 計算機
• Python 計算機

作業

建立一個簡單的 MCP 伺服器，並加入你選擇的工具：

1. 使用你偏好的語言（.NET、Java、Python 或 JavaScript）實作該工具。
2. 定義輸入參數和回傳值。
3. 使用 Inspector 工具確保伺服器運作正常。
4. 用各種輸入測試實作。

解答

解答

其他資源

• 使用 Model Context Protocol 在 Azure 上建立代理
• 使用 Azure Container Apps 遠端 MCP (Node.js/TypeScript/JavaScript)
• .NET OpenAI MCP 代理

接下來的步驟

下一章節：MCP 用戶端入門

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