今天趁着周末,来实现一个图表分析的MCP工具。一个多月前,这个MCP Server在我们公司内部我已经使用 Gemini CLI实现了一套,支持了pyecharts 中16种常用的图表类型。因为这个工具还是非常实用的,今天我们使用Claude Code 再实现一遍,一来可以让大家直观的感受一下Claude Code的能力, 而来也算是MCP 开发的一次最佳实践,受限于篇幅我们在本文仅实现了柱状图、饼图、线状图, 其他的实现也是类似的套路。最后我们的全部代码以及所有Claude Code 的交互我都已经上传到了Github。
flowchart TD A["🤖 Claude AI"] --> B["📡 MCP协议"] B --> C["⚙️ MCP服务器"] C --> D["🗄️ 数据库层"] C --> E["🌐 API服务层"] C --> F["📁 文件系统层"] D --> D1["SQLite<br/>用户数据"] D --> D2["PostgreSQL<br/>业务数据"] D --> D3["Redis<br/>缓存数据"] E --> E1["邮件API<br/>通知服务"] E --> E2["支付API<br/>交易处理"] E --> E3["地图API<br/>地理服务"] F --> F1["CSV文件<br/>数据导入"] F --> F2["日志文件<br/>系统监控"] F --> F3["配置文件<br/>系统设置"] style A fill:#e1f5fe style C fill:#e8f5e8 style D fill:#fff3e0 style E fill:#fce4ec style F fill:#f3e5f5 图:企业级数据集成架构 - MCP让AI无缝访问所有数据源
flowchart LR A["📦 安装FastMCP<br/>pip install fastmcp"] --> B["⚡ 编写6行代码<br/>@mcp.tool装饰器"] B --> C["🚀 启动MCP服务器<br/>mcp.run()"] C --> D["🧪 本地测试验证<br/>Client调用工具"] D --> E["🤖 Claude调用成功<br/>AI工具集成完成"] style A fill:#e1f5fe style B fill:#e8f5e8 style C fill:#fff3e0 style D fill:#fce4ec style E fill:#a5d6a7
说实话,我自己做AI应用的时候最头疼的就是工具集成。在MCP出现前,我们主要依赖Function Calling机制——OpenAI在2023年推出的技术,虽然解决了AI调用工具的基本需求,但痛点也很明显。
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