把 Python 函数接入 Agent：第一个 MCP 工具怎么做？

先让一个小函数被发现

不要第一次就连接生产数据库。先用只接收参数并返回结果的函数，确认框架如何生成工具说明和参数结构。在已有的独立 Python 项目里按上游说明安装 fastmcp，保存下方示例。

函数名和说明会影响 Agent 何时选择这个工具。用准确、有限的描述表达能力，不要把它命名成能完成一切的万能接口。

把协议问题和业务问题分开

在 Inspector 中按当前版本文档配置 stdio 启动命令与参数。例如已有 uv 项目时，以 uv 为命令、run 和 server.py 为参数，先列出工具，再调用 add。用 2 与 3 检查是否返回 5，并尝试缺少参数或错误类型的输入。

如果工具列表都取不到，先排查可执行路径、环境、进程输出和传输配置。工具能发现但结果不正确时，再检查业务代码。stdio 模式不要把调试文字随意写到协议使用的标准输出。

接业务接口前先定义权限与失败结果

下一步才把只读查询接入函数，并清楚限定可访问的对象和字段。不要让模型任意拼接底层命令或 SQL；把业务允许的操作转换成结构化参数。

远程使用时，传输、认证、授权、超时与审计都需要单独设计。把能读和能写的工具分开，明确失败与重试行为，再考虑打包成插件分发。

server.py：只计算两个整数的和

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Integer demo")

@mcp.tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Return the sum of two integers."""
    return a + b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

根据 FastMCP README 的最小结构整理。先在独立 Python 项目安装 fastmcp，再把文件保存为 server.py；示例只用于说明工具声明方式，不代表已完成远程服务的认证与部署。

开始前检查

• 最小工具不依赖真实账号与生产数据
• 测试了正常、缺参数和错误类型输入
• 协议输出与调试日志分开
• 远程认证、授权与业务权限分别验证