带你搭建MCP走进Manus的大门

最近一段时间，相信大家对于MCP的大名如雷贯耳，说的直白些，就是一个AI Agent工具服务器，本文就带您搭建简化版Manus走进AI Agent的大门。

笔者用过Claude等工具，为了方便大家快速入门，本文以VS Code来和大家分享MCP的搭建和使用。

请先下载VS Code工具，下载链接:

https://code.visualstudio.com/download

如果是Windows系统，则下载Windows版本:

还需要下载Python环境，大家可以下载Anaconda工具来安装Python，下载链接：

https://www.anaconda.com/download

完成了VS Code和Anaconda Python环境的安装，就可以开始进入正轨了。

如果发现电脑操作系统版本不支持VSCode，还需要安装相关插件，可以按照提示安装相关VC++环境依赖。

在Extensions输入cline搜索：

建议使用GitHub，打开后会提示输入GitHub邮箱账号密码，没有可以就地注册GitHub。

输入GitHub账号后，会给你发一封邮件，找到校验码：

打开DeepSeek开放平台:

https://platform.deepseek.com/usage

输入命令：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

开始安装uv:

安装完成后重启一下VS Code，保证uv环境生效。

用VS Code打开一个空白文件夹：

在终端进入weather项目：

cd weather

创建虚拟环境:

uv venv

使用uv add "mcp[cli]" httpx安装MCP依赖:

uv add "mcp[cli]" httpx

首先使用Python安装MCP依赖：

pip install fastmcp

在CMD终端安装依赖：

将以下代码拷入selectInfo.py文件：

from typing import Any
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP("weather")

# Constants
NWS_API_BASE ="https://api.weather.gov"
USER_AGENT ="weather-app/1.0"

async def make_nws_request(url: str)-> dict[str, Any]| None:
"""Make a request to the NWS API with proper error handling."""
    headers ={
"User-Agent": USER_AGENT,
"Accept":"application/geo+json"
}
    async with httpx.AsyncClient() as client:
try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()
return response.json()
        except Exception:
return None

def format_alert(feature: dict)-> str:
"""Format an alert feature into a readable string."""
    props = feature["properties"]
returnf"""
Event:{props.get('event','Unknown')}
Area:{props.get('areaDesc','Unknown')}
Severity:{props.get('severity','Unknown')}
Description:{props.get('description','No description available')}
Instructions:{props.get('instruction','No specific instructions provided')}
"""

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    """Get weather alerts for a US state.

    Args:
        state: Two-letter US state code (e.g. CA, NY)
"""
    url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}"
    data = await make_nws_request(url)

    if not data or "features" not in data:
        return "Unable to fetch alerts or no alerts found."

    if not data["features"]:
        return "No active alerts for this state."

    alerts = [format_alert(feature) for feature in data["features"]]
    return "\n---\n".join(alerts)

@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    """Get weather forecast for a location.

    Args:
        latitude: Latitude of the location
        longitude: Longitude of the location
"""
    # First get the forecast grid endpoint
    points_url = f"{NWS_API_BASE}/points/{latitude},{longitude}"
    points_data = await make_nws_request(points_url)

    if not points_data:
        return "Unable to fetch forecast data for this location."

    # Get the forecast URL from the points response
    forecast_url = points_data["properties"]["forecast"]
    forecast_data = await make_nws_request(forecast_url)

    if not forecast_data:
        return "Unable to fetch detailed forecast."

    # Format the periods into a readable forecast
    periods = forecast_data["properties"]["periods"]
    forecasts = []
    for period in periods[:5]:  # Only show next 5 periods
        forecast = f"""
{period['name']}:
Temperature:{period['temperature']}°{period['temperatureUnit']}
Wind:{period['windSpeed']}{period['windDirection']}
Forecast:{period['detailedForecast']}
"""
        forecasts.append(forecast)

return"\n---\n".join(forecasts)

if __name__ =="__main__":
# Initialize and run the server
    mcp.run(transport='stdio')

其中运行MCP服务器的命令：mcp.run(transport='stdio')

打开VS Code终端，在weather项目下执行：

uv run selectInfo.py

在右侧的路径中根据你的真实目录改一下，我的是：

{


"mcpServers":{
"weather":{
"command":"uv",
"args":[
"--directory",
"E:\\代码前端分支Git\\consult\\weather",
"run",
"selectInfo.py"
]
}
}
}

前面配置好了MCP Server，并提供了查询天气的服务，现在可以尝试使用了。

在VS Code左侧打开Cline:

按照步骤AI Agent就能一步步去完成，具体信息大家可以自己去操作，本文只完成分享，帮你构建一个自己的Manus。