🚀 使用Pytest的MCP服务器开发指南
本指南将详细介绍如何开发使用Pytest的MCP服务器，包括依赖安装、服务启动、调试、开发建议以及Python SDK的实现等内容。
📦 安装指南
安装Node.js和npm
使用以下命令安装Node.js和npm：
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh | bash
nvm install --lts
安装Python 3.x和pip
大多数Linux系统已经预装了Python 3，如果没有安装，请根据具体操作系统进行安装。同时，请确保已安装pip。
🚀 快速开始
启动服务
使用以下命令启动服务：
node ~/workspace/mcp-pytest-server/index.js
查看运行中的进程：
ps aux | grep index.js
捕获网络流量（假设端口为
sudo tcpdump -i any -s 0 -w mcp_traffic.pcap port
使用Curl进行交互：
curl http://localhost:5000
调试服务
使用cline与服务交互：
use_pytest-mcp
💻 使用示例
基础用法
以下是一些基本的命令示例，用于启动服务、查看进程、捕获流量和进行交互：
# 启动服务
node ~/workspace/mcp-pytest-server/index.js
# 查看运行中的进程
ps aux | grep index.js
# 捕获网络流量
sudo tcpdump -i any -s 0 -w mcp_traffic.pcap port
# 使用Curl进行交互
curl http://localhost:5000
# 使用cline与服务交互
use_pytest-mcp
高级用法
以下是一些高级开发建议的代码示例：
使用更快的JSON库
将内置的json模块替换为orjson以加快解析和序列化速度：
import orjson as json
实现调度机制
使用字典映射请求类型和工具名称到处理函数：
def handle_list_tools(request):
# 处理逻辑
pass
def handle_record_session_start(args):
# 处理逻辑
pass
# 其他工具处理函数...
request_handlers = {
"list_tools": handle_list_tools,
"call_tool": {
"record_session_start": handle_record_session_start,
# 其他工具...
}
}
def handle_request(request):
request_type = request["type"]
handler = request_handlers.get(request_type)
if handler:
if request_type == "call_tool":
tool_name = request["name"]
tool_handler = handler.get(tool_name)
if tool_handler:
tool_handler(request["arguments"])
else:
send_response({"type": "error", "code": -32601, "message": f"未知工具：{tool_name}"})
else:
handler(request)
else:
send_response({"type": "error", "code": -32601, "message": f"未知请求类型：{request_type}"})
并发处理
探索使用异步编程（如asyncio）或多线程来处理多个请求。这需要对服务器结构进行较大修改。
📚 详细文档
Python SDK实现概要
当前状态
- 在
~/workspace/mcp-pytest-server/python-sdk创建了Python SDK包结构 - 实现了基本的包文件：
setup.py包含包配置src/mcp/__init__.py包含版本信息
- 使用
pip install -e .成功安装为开发模式 - 验证了PYTHONPATH配置以允许包导入
- 当前运行状态：开发/测试（不适合生产使用）
服务级别详细信息
- 开发模式：使用
pip install -e .允许在不重新安装的情况下立即进行代码更改 - 源码访问：完全访问源代码以进行调试和开发
- 依赖项管理：通过
setup.py管理，直接访问本地开发环境 - 稳定性：适合测试和开发，不适合生产使用
- 性能：可能包含调试日志和未优化的代码路径
剩余任务
- 实现MCP客户端的核心Python功能
- 添加pytest集成挂钩
- 为Python SDK创建完整的测试套件
- 发布到PyPI以实现更轻松的分发
- 优化生产部署