极简指南：如何将自定义 Python MCP 服务连接至 Claude Code

随着 Anthropic 推出全新的命令行 AI 助手 Claude Code，开发者们获得了一个强大的终端开发利器。然而，Claude Code 的真正威力在于其对 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的原生支持。通过 #MCP，你可以轻松地将自定义的 #Python 数据源和本地工具无缝接入 Claude，使其具备读写本地数据库、调用特定 API 甚至操作本地硬件的能力。

要构建一个自定义的 Python MCP 服务器，我们首先需要使用 #Anthropic 官方提供的 mcp Python SDK。通过简单的几行代码，你可以定义一个快速响应的 FastMCP 实例。例如，创建一个提供本地系统监控指标或特定业务数据的工具：

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("SystemMonitor")

@mcp.tool()
def get_system_load() -> str:
    return "CPU: 24%, RAM: 60%"

在编写完 Python 服务后，下一步是将其配置到 Claude Code 中。Claude Code 读取位于用户根目录下的配置文件。你需要修改或创建 claude_config.json 文件，在 mcpServers 节点中添加你的 Python 服务的启动命令。通常，我们会使用 uv 或 python 命令来唤起该服务：

{
  "mcpServers": {
    "my-system-monitor": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "monitor.py"]
    }
  }
}

配置完成后，启动 Claude Code，它会自动连接并发现你通过 Python 暴露的工具。你可以直接在终端中向 Claude 提问：“检查我的系统负载”，Claude 便会调用你的 Python 脚本并给出实时反馈，整个过程无需复杂的 API 封装和中间件，极大地缩短了 AI Agent 的开发链路。