1. 说明

mcp是一种创新的开源协议，用于规范大模型对外部工具的调用流程。mcp服务是供大模型调用的外部服务，用于增强大模型解决问题的能力。

mcp服务可以用mcp python-sdk来搭建，官方教程在这里。对第一次尝试的同学来说，官方的sdk还是有一定门槛的。

最近发现gradio 默认支持mcp server的部署，也就是launch一个gradio demo后，默认就起一个mcp服务，无需额外学习mcp python sdk的使用。这对于已经熟悉gradio demo搭建的同学来说，方便了不少。下面我将展示一个简单的基于gradio的mcp server搭建，以及在一个mcp client中调用。

2. mcp server搭建

首先需要安装graidio[mcp]，一行命令搞定:pip install -U "gradio[mcp]"。

使用时，在demo.launch函数调用中增加一个参数 mcp_server=True 即可，下面是一个最简单例子:

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import gradio as gr

def sum_two_values(a, b):
    """
    Sum value a and b

    Args:
        a (str): The first value
        b (str): The second value

    Returns:
        int: result of a + b
    """
    return int(a) + int(b)

demo = gr.Interface(
    fn=sum_two_values,
    inputs=[gr.Textbox(1024), gr.Textbox(512)],
    outputs=[gr.Number()],
    title="Sum Two Values",
    description="Input two values and I will return the sum of them",
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(mcp_server=True)

我们写了一个把两个数相加的函数sum_two_values，通过详细的docstring对函数功能、输入参数、输出参数的类型、含义进行说明，这有助于大模型来正确地调用工具。

然后创建了一个gradio的Interface界面，设计输入输出，调用上面的函数。

最后启动interface界面，设置mcp_server=True。

执行这个脚本后，log输出如下:

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 Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
* To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

🔨 MCP server (using SSE) running at: http://127.0.0.1:7860/gradio_api/mcp/sse

首先是跟普通的gradio demo一样，列出网页服务的ip和端口。

然后列出了mcp server的地址，这个地址就可以加到mcp client 里面，进行mcp server的调用（具体见下章节）。

我们打开网页服务的网址，网页底下有通过 API 或 MCP 使用 按钮，点击之后选择MCP tab，也会给出MCP的地址：

3. mcp client中调用服务

mcp client有很多选择，cursor, cline, trae，通义灵码等。这里以通义灵码 IDE为例，展示添加mcp server 地址并调用的流程，别的工具几乎也是一样的使用流程。

打开IDE，选择智能体模式，点击智能会话底部的MCP工具链接，进入配置：

配置文件如下：

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{
  "mcpServers": {
    "gradio": {
      "url": "http://127.0.0.1:7860/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}

服务添加好以后，就可以在聊天的时候进行使用了：

mcp server的功能五花八门，通过这些工具，能对大模型的能力进行补充，完成更复杂的任务。