MCP 服务开发教程 — 获取本地电脑里面安装的软件

大家好，我是徐徐。今天我们来学习一下如何开发一个简单的 MCP 服务。

前言

在常规的 AI Agent 客户端中一般都是不能进行文件操作，系统操作相关的指令的，但是接入了 MCP 的服务后，这些操作都是可以很容易得做到的，今天我们就来做一个简单的 MCP 服务用来获取本地电脑里面安装的软件。

环境准备

对于前端开发工程师，我们首选的开发语言当然是 Javascript 或者 Typescript，MCP 官方也出了相应的 Typescript 版本的 SDK，所以我们在这里就用 Node 环境来实现一个简单的 MCP 服务，前提是需要准备好下面的环境：

Node 16+
安装好的 claude 桌面客户端
以 MacOS 作为演示环境

初始化项目

bash 复制代码

# 创建项目目录
mkdir mcp-get-installed-apps
cd mcp-get-installed-apps

# npm 初始化
npm init -y

# 安装依赖
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod
npm install -D @types/node typescript

# 创建文件
mkdir src
touch src/index.ts

更新 package.json 和 tsconfig.json

package.json

json 复制代码

{
  "type": "module",
  "bin": {
    "weather": "./build/index.js"
  },
  "scripts": {
    "build": "tsc && chmod 755 build/index.js"
  },
  "files": [
    "build"
  ],
}

tsconfig.json

json 复制代码

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "Node16",
    "moduleResolution": "Node16",
    "outDir": "./build",
    "rootDir": "./src",
    "strict": true,
    "esModuleInterop": true,
    "skipLibCheck": true,
    "forceConsistentCasingInFileNames": true
  },
  "include": ["src/**/*"],
  "exclude": ["node_modules"]
}

初始化的项目目录和配置准备好之后，我们就可以开始来进行我们的业务逻辑编码了。

构建 MCP 服务

非常简单，整体不到 50 行代码，直接献上。

typescript 复制代码

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { getInstalledApps } from "get-installed-apps";

const server = new McpServer({
  name: "mcp-get-installed-apps",
  version: "1.0.0",
  capabilities: {
    resources: {},
    tools: {},
  },
});

server.tool(
  "get-installed-apps",
  "Get my computer's installed apps",
  async () => {
    const apps = await getInstalledApps();
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(apps, null, 2),
        },
      ],
    };
  }
);

async function main() {
  const transport = new StdioServerTransport();
  await server.connect(transport);
  console.error("Weather MCP Server running on stdio");
}

main().catch((error) => {
  console.error("Fatal error in main():", error);
  process.exit(1);
});

核心就三个步骤：

创建一个 McpServer 实例，配置服务器的名称、版本和能力。服务命名为 mcp-get-installed-apps，版本为 1.0.0。
使用 server.tool() 方法定义一个工具，名称为 get-installed-apps，描述为 "Get my computer's installed apps"。
main() 函数是程序的入口点。它创建一个 StdioServerTransport 实例作为通信传输，并通过 server.connect() 方法将服务连接到这个传输上。

这里的 get-installed-apps 是我自己写的一个 npm 库，所以需要安装一下。

bash 复制代码

npm install get-installed-apps

打包服务

服务构建好之后，我们需要把这个服务打包，直接运行下面的命令就可以把服务构建好了。

bash 复制代码

npm run build

与 Claude 桌面客户端结合

如果要运行自己构建的 MCP 服务，我们需要结合 Claude 桌面客户端来验证自己的服务是否可以正常运行。

添加或者编辑配置文件 claude_desktop_config.json

路径在 /Users/xxx/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

bash 复制代码

{
    "mcpServers": {
        "get-installed-apps": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/Users/xxx/Documents/git/mcp-get-installed-apps/build/index.js"
            ]
        }
    }
}

其中 /Users/xxx/Documents/git/mcp-get-installed-apps/build/index.js 为你刚才构建后的服务的运行路径。

重启 Claude 桌面客户端：为了重载相关配置，导入服务。

正常情况会载入这个 MCP 服务，然后问相应的问题就可以出现如下画面。

上面的问题解决核心步骤大概如下

客户端将您的问题发送给 Claude
Claude 分析可用工具并决定使用哪种工具
客户端通过 MCP 服务器执行所选工具
执行结果返回给 Claude
Claude 组织自然语言响应

结语

在这个教程中我们开发了一个简单的 MCP 的服务，认识到了 MCP 服务的魔力，有了 MCP 服务后，AI Agent 客户端不再是简单的问答了，它可以处理很多特定的，比较复杂的场景，我们可以浅浅期待一下后面大规模的 MCP 的服务的出现和应用。