MCP服务器允许像Claude这样的大型语言模型(LLMs)进行HTTP请求,连接到API及可执行代码。我们构建了这个仓库,以便自己和其他处理数据的人可以轻松地将任何Python代码直接传递给自己的桌面Claude应用程序。
<h1 align="center"> <a target="_blank" href="https://fused.io" > <img align="center" alt="UDF AI" src="https://raw.githubusercontent.com/fusedio/fused-docs/refs/heads/main/blog/2025-04-01-announcing-ai-builder/Fused_AI_Builder_graph.png" style="width:100%;" /> </a> </h1>此仓库提供了一个简单的分步笔记本工作流程,用于在Claude桌面应用中设置MCP服务器,所有操作均基于Python,并使用Fused用户定义函数(UDFs)构建。
如果你使用的是Linux,桌面应用不可用,因此我们提供了一个简单的客户端供你在本地运行!
你不需要Fused账户就可以完成这些操作!所有这些都将运行在你的本地机器上。
在任何本地目录克隆此仓库,并导航到该仓库:
git clone https://github.com/fusedio/fused-mcp.git
cd fused-mcp/
如果没有,请安装uv:
macOS / Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
通过询问其信息来测试客户端:
uv run main.py -h
从我们的入门笔记本开始,如fused_mcp_agents.ipynb,在你喜欢的本地IDE中设置环境,然后转到更高级的笔记本以创建自己的代理及功能

此仓库基于MCP服务器及Fused UDFs构建,这些是可以在任何地方运行的Python函数。
如果你需要帮助解除阻塞,请随意加入我们的Discord服务器!
这里有一些常见的调试步骤:
uv run main.py -h应该返回类似以下内容:
Claude_Desktop_Config.json。例如,默认情况下我们只传递uv:{
"mcpServers": {
"qgis": {
"command": "uv",
"args": ["..."]
}
}
}
但你可能需要传递uv的完整路径,你可以简单地将其传递给笔记本中的common.generate_local_mcp_config:
# 在fused_mcp_agents.ipynb中
import shutil
common.generate_local_mcp_config(
config_path=PATH_TO_CLAUDE_CONFIG,
agents_list = ["get_current_time"],
repo_path= WORKING_DIR,
uv_path=shutil.which('uv'),
)
这将创建如下配置:
{
"mcpServers": {
"qgis": {
"command": "/Users/<YOUR_USERNAME>/.local/bin/uv",
"args": ["..."]
}
}
}
欢迎打开PR将你自己的UDFs添加到udfs/中,这样其他人也可以在本地玩转它们!
如果你无法安装Claude桌面应用(例如,在Linux上),我们提供了一个小型示例本地客户端接口,用于在本仓库配置的MCP服务器上使用Claude:
注意:你需要在这里有一个Claude的API密钥,因为不会使用桌面应用
创建一个Anthropic控制台账户
创建一个Anthropic API密钥
创建一个.env文件:
touch .env
将你的密钥作为ANTHROPIC_API_KEY添加到.env中:
# .env
ANTHROPIC_API_KEY = "your-key-here"
启动MCP服务器:
uv run main.py --agent get_current_time
在另一个终端会话中启动本地客户端,指向服务器地址:
uv run client.py http://localhost:8080/sse