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。
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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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