自己撰寫一個簡單的 MCP：Model Context Protocol 入門實作

這篇文章主要解決什麼問題？

自己撰寫一個簡單的 MCP：Model Context Protocol 入門實作 的核心目標，是把原本零散的工具介紹或程式筆記整理成可以照著操作的技術流程。讀者可以先理解用途，再依環境選擇安裝、設定或程式整合方式。

瀏覽器自動化

https://github.com/modelcontextprotocol/servers?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-official-integrations

這邊有很多不同語言的MCP範例：https://github.com/modelcontextprotocol

實作流程應該怎麼拆解？

自己撰寫一個簡單的 MCP：Model Context Protocol 入門實作 的實作流程適合拆成環境準備、核心設定、程式執行與結果驗證四步。這樣拆解可以避免把安裝問題、參數問題與模型或服務本身問題混在一起。

1. 確認工具版本、執行環境與必要套件。
2. 先跑最小範例，確認 API、模型或服務可用。
3. 再加入自己的資料、檔案或應用場景。
4. 最後用輸出結果、log 或畫面截圖確認行為是否符合預期。

# WinGet（Windows）
winget install astral-sh.uv
# Homebrew（macOS）
brew install uv
#PyPI
pip install uv

實務上要注意哪些風險？

自己撰寫一個簡單的 MCP：Model Context Protocol 入門實作 最容易出問題的地方通常不是單一語法，而是版本、路徑、資料格式與執行環境沒有對齊。先把這些條件列成檢查表，除錯會比直接重裝工具有效。

這邊為python實現的一個簡單範例

設定main.py的內容如下

啟動MCP

常見問題

Q自己撰寫一個簡單的 MCP：Model Context Protocol 入門實作 適合初學者直接照做嗎？

自己撰寫一個簡單的 MCP：Model Context Protocol 入門實作 適合已經有基本開發環境的人照著做。若是完全初學者，建議先確認 Python、Node.js、瀏覽器外掛、Linux 或相關框架的基礎安裝方式。

Q執行失敗時應該先檢查哪裡？

執行失敗時先檢查版本、路徑、權限與輸入資料格式。這四項通常比模型或框架本身更容易造成錯誤。

Q可以直接用在正式環境嗎？

原文偏向學習筆記與實作範例，正式環境仍需補上例外處理、監控、權限控管與資料備份。若涉及 AI 模型，也要額外驗證輸出品質與資料安全。

參考資料

• 來源 1：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem
• 來源 2：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
• 來源 3：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory
• 來源 4：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking
• 來源 5：https://github.com/modelcontextprotocol/servers-archived/tree/main/src/git

延伸閱讀

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最後更新

2026-08-28

關於作者

Claire Chang ｜ 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。

首次發布：2025-06-26