北京
Python一直是機器學習和AI工具的主流編程語言。這篇文章的目標很簡單：提供一個最小可用的MCP stdio服務器，能在本地運行，沒有多余的代碼或擴展。
Python作為解釋型語言，支持快速開發和測試，擁有豐富的ML和AI庫。但廣泛部署也帶來一個問題：跨平臺管理Python版本，并保持受支持的版本更新。
pyenv工具可以解決這個問題，它支持部署一致的Python版本。目前主流版本是3.13。驗證當前Python版本很簡單，在終端運行python --version即可看到輸出。
如果尚未安裝，可以通過npm下載Gemini CLI來與源文件交互，獲得實時協助：npm install -g @google/gemini-cli。
安裝完成后，需要確保Node.js版本正確，然后測試Gemini CLI啟動。首次使用需要認證，可以通過API密鑰或Google賬號登錄。啟動后會顯示版本信息、登錄狀態和模型配置。
Gemini CLI需要一致且最新的Node版本，nvm命令可以管理多個Node.js版本。官方Python SDK倉庫提供了MCP服務器和客戶端的入門示例和文檔。最常見的MCP Python部署路徑使用FASTMCP庫。
AWS CLI工具和Lightsail擴展需要當前版本的Docker。如果環境沒有提供較新的Docker工具，可以使用Docker Version Manager下載最新支持的版本。
最后是Lambda托管實例（LMI）服務，這是AWS上部署MCP應用的目標平臺。
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