파이썬으로 나만의 MCP 서버 구축하기: AI 에이전트를 위한 실전 문서 검색 서비스

AI 개발에 혁신적인 변화를 가져다 줄 Model Context Protocol(MCP)의 세계로 초대합니다! 이 글에서는 파이썬을 활용해 AI 에이전트가 최신 라이브러리 문서를 빠르게 검색할 수 있는 MCP 서버를 구축하는 방법을 상세히 알아보겠습니다.

MCP는 AI 모델이 외부 도구와 데이터에 접근할 수 있게 해주는 혁신적인 프로토콜로, 개발자들에게 무한한 가능성을 열어주고 있습니다. 특히 코딩 어시스턴트가 항상 최신 정보를 기반으로 제안을 할 수 있도록 돕는 문서 검색 서비스는 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이 튜토리얼을 통해 Python SDK를 활용한 MCP 서버 구축의 모든 과정을 단계별로 살펴보고, Claude Desktop과 Cursor IDE에서 이를 활용하는 방법까지 함께 알아보겠습니다.

 

Learn MCP Servers with Python (EASY)

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MCP의 기본 개념과 구조 이해하기

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구 및 데이터 소스 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 표준화된 인터페이스입니다. 이는 마치 AI 모델에게 다양한 도구가 담긴 도구상자를 제공하는 것과 같습니다^1.

MCP의 핵심 구성 요소

MCP 아키텍처는 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다:

1. MCP 호스트: AI 애플리케이션이 실행되는 환경으로, MCP 클라이언트를 실행합니다. Claude Desktop, Cursor IDE 등이 여기에 해당합니다^1.
2. MCP 클라이언트: 호스트 환경 내에서 중개자 역할을 하며, MCP 호스트와 하나 이상의 MCP 서버 간의 통신을 관리합니다^2.
3. MCP 서버: MCP 호스트와 클라이언트가 외부 시스템에 접근하고 작업을 수행할 수 있도록 세 가지 핵심 기능을 제공합니다^1:
   • 도구(Tools): AI 모델을 대신하여 외부 서비스 및 API를 호출하여 작업을 수행
   • 리소스(Resources): AI 모델에 노출할 수 있는 구조화 및 비구조화 데이터셋 접근 제공
   • 프롬프트(Prompts): AI 응답을 최적화하고 반복 작업을 간소화하기 위한 사전 정의된 템플릿

MCP 서버와 클라이언트 간의 통신

MCP 클라이언트와 서버 간의 통신은 구조화된 프로세스를 따릅니다. 클라이언트가 서버의 기능을 쿼리하는 초기 요청을 보내면, 서버는 사용 가능한 도구, 리소스 및 프롬프트를 나열하는 초기 응답을 반환합니다. 연결이 설정되면, 시스템은 서버 상태나 업데이트의 변경사항이 실시간으로 클라이언트에 전달되도록 지속적인 알림 교환을 유지합니다^2.

파이썬으로 MCP 서버 구축하기: 단계별 가이드

이제 본격적으로 파이썬을 사용하여 문서 검색 MCP 서버를 구축해 보겠습니다. 이 서버는 AI 에이전트가 최신 라이브러리 문서를 검색할 수 있게 해줍니다.

1. 환경 설정 및 필수 패키지 설치

먼저 프로젝트를 위한 가상 환경을 설정하고 필요한 패키지를 설치해야 합니다. Anthropic 개발자들은 pip보다 빠른 uv 패키지 관리자를 추천합니다^11.

# 프로젝트 디렉토리 생성
mkdir documentation
cd documentation

# 가상 환경 생성 및 활성화
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 필요한 패키지 설치
uv add "mcp[cli]" httpx beautifulsoup4 python-dotenv

2. 기본 MCP 서버 구조 구현하기

이제 main.py 파일을 생성하고 MCP 서버의 기본 구조를 구현해 보겠습니다.

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import httpx
import os
from bs4 import BeautifulSoup
from dotenv import load_dotenv

# .env 파일에서 환경 변수 로드
load_dotenv()

# MCP 서버 초기화
mcp = FastMCP("docs")

# API 키 및 기본 상수 설정
SERPER_API_KEY = os.getenv("SERPER_API_KEY")
USER_AGENT = "documentation-app/1.0"
SERPER_API_URL = "https://google.serper.dev/search"

# 지원하는 라이브러리 목록
SUPPORTED_LIBRARIES = ["langchain", "chroma", "llama-index", "openai", "anthropic", "pandas"]

3. 도구(Tools) 기능 구현하기

이제 문서 검색을 위한 핵심 기능들을 구현해 보겠습니다. 먼저 웹 검색과 URL 내용 가져오기를 위한 헬퍼 함수를 작성합니다.

async def search_web(query: str) -> dict:
    """Google 검색을 수행하고 결과를 반환하는 헬퍼 함수"""
    headers = {
        "X-API-KEY": SERPER_API_KEY,
        "Content-Type": "application/json"
    }

    payload = {
        "q": query,
        "num": 3  # 상위 3개 결과만 가져오기
    }

    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.post(
                SERPER_API_URL,
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30.0
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception as e:
            return {"error": str(e)}

async def fetch_url(url: str) -> str:
    """URL에서 내용을 가져와 파싱하는 헬퍼 함수"""
    headers = {
        "User-Agent": USER_AGENT
    }

    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()

            # HTML 파싱
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

            # 불필요한 요소 제거
            for script in soup(["script", "style", "nav", "footer", "header"]):
                script.decompose()

            # 텍스트 추출
            text = soup.get_text(separator='\n')

            # 공백 정리
            lines = [line.strip() for line in text.splitlines() if line.strip()]
            text = '\n'.join(lines)

            return text
        except Exception as e:
            return f"Error fetching URL: {str(e)}"

이제 이러한 헬퍼 함수를 활용하여 MCP 도구를 구현해 보겠습니다.

@mcp.tool()
async def get_docs(library: str, query: str) -> str:
    """
    지정된 라이브러리에 대한 최신 문서를 검색합니다.

    Args:
        library: 검색할 라이브러리 이름 (langchain, chroma, llama-index, openai, anthropic, pandas 중 하나)
        query: 라이브러리 문서에서 찾을 특정 기능이나 개념

    Returns:
        관련 문서의 내용이나 오류 메시지
    """
    # 지원되는 라이브러리인지 확인
    if library.lower() not in SUPPORTED_LIBRARIES:
        supported = ", ".join(SUPPORTED_LIBRARIES)
        return f"지원되지 않는 라이브러리입니다. 지원되는 라이브러리: {supported}"

    # 검색 쿼리 구성
    search_query = f"{library} {query} documentation"

    # 웹 검색 수행
    search_results = await search_web(search_query)

    # 결과 처리
    if "error" in search_results:
        return f"검색 중 오류 발생: {search_results['error']}"

    if not search_results.get("organic", []):
        return "검색 결과를 찾을 수 없습니다."

    # 검색 결과에서 문서 URL 추출
    relevant_docs = {}

    for result in search_results.get("organic", [])[:2]:  # 상위 2개 결과만 처리
        title = result.get("title", "제목 없음")
        url = result.get("link")

        if not url:
            continue

        # URL에서 내용 가져오기
        content = await fetch_url(url)

        # 결과에 추가
        relevant_docs[title] = {
            "url": url,
            "content": content[:5000]  # 내용 제한 (실제 구현에서는 더 최적화 필요)
        }

    # 결과 포맷팅
    if not relevant_docs:
        return "관련 문서를 찾을 수 없습니다."

    formatted_results = []

    for title, data in relevant_docs.items():
        formatted_results.append(f"### {title}\n\nURL: {data['url']}\n\n{data['content']}\n\n---\n")

    return "\n".join(formatted_results)

# 서버 실행
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

4. 웹 검색을 위한 Serper API 설정

위 코드에서는 Google 검색을 위해 Serper API를 사용합니다. 이를 사용하려면 Serper 계정을 생성하고 API 키를 발급받아야 합니다. 첫 계정 생성 시 2500개의 무료 쿼리를 제공합니다^11.

1. Serper.dev에서 계정을 생성합니다.
2. API 키를 발급받아 .env 파일에 저장합니다:

   SERPER_API_KEY=your_api_key_here

MCP 서버 실행 및 테스트하기

이제 MCP 서버를 실행하고 테스트해 보겠습니다.

1. MCP 서버 실행하기

터미널에서 다음 명령어를 실행하여 MCP 서버를 시작합니다:

uv run main.py

2. Claude Desktop과 연결하기

Claude Desktop 애플리케이션에서 MCP 서버를 설정하려면 개발자 모드에서 설정 파일을 수정해야 합니다^4.

1. Claude Desktop을 엽니다.
2. 설정 메뉴로 이동하여 개발자 모드를 활성화합니다.
3. 구성 파일을 열고 다음과 같이 편집합니다:

   {
   "mcpServers": {
    "documentation": {
      "command": "/path/to/uv",
      "args": ["run", "/path/to/your/documentation/main.py"],
      "env": {}
    }
   }
   }

/path/to/uv는 uv 실행 파일의 전체 경로로, /path/to/your/documentation/main.py는 main.py 파일의 전체 경로로 대체해야 합니다.

3. Cursor IDE와 연결하기

Cursor IDE에서도 MCP 서버를 사용할 수 있습니다^2.

1. Cursor IDE를 엽니다.
2. 설정에서 'MCP 서버'를 검색합니다.
3. '서버 추가'를 클릭하고 다음 정보를 입력합니다:
   • 이름: documentation
   • 명령어: 로컬 uv 실행 파일 경로
   • 인수: ["run", "main.py의 경로"]
   • 작업 디렉토리: 프로젝트 디렉토리 경로

MCP 서버 활용 예시

이제 구축한 MCP 서버를 통해 AI 에이전트가 최신 라이브러리 문서를 어떻게 검색하는지 살펴보겠습니다.

Claude Desktop에서 활용 예시

Claude Desktop에서 다음과 같은 질문을 해볼 수 있습니다:

Langchain에서 Chroma DB를 설정하고 사용하는 방법을 알려줘.

Claude는 get_docs 도구를 사용하여 Langchain과 Chroma DB에 관한 최신 문서를 검색하고, 이를 기반으로 상세한 답변을 제공할 것입니다.

Cursor IDE에서 활용 예시

Cursor IDE에서는 코드 작성 중에 다음과 같이 AI 어시스턴트에게 질문할 수 있습니다:

pandas에서 데이터프레임을 분석하고 시각화하는 최신 방법을 알려줘.

AI 어시스턴트는 get_docs 도구를 통해 pandas 라이브러리의 최신 문서를 검색하고, 이를 기반으로 코드 추천과 설명을 제공할 것입니다.

MCP 서버 확장 방법

구축한 MCP 서버는 다양한 방법으로 확장할 수 있습니다:

1. 더 많은 도구 추가하기

파일 시스템 접근, API 호출, 데이터베이스 쿼리 등 다양한 도구를 추가할 수 있습니다^7.

@mcp.tool()
async def execute_python_code(code: str) -> str:
    """
    파이썬 코드를 실행하고 결과를 반환합니다.

    Args:
        code: 실행할 파이썬 코드

    Returns:
        코드 실행 결과 또는 오류 메시지
    """
    try:
        # 격리된 환경에서 코드 실행 (실제 구현은 보안에 주의)
        import contextlib
        import io

        output = io.StringIO()
        with contextlib.redirect_stdout(output):
            exec(code)

        return output.getvalue() or "코드가 성공적으로 실행되었습니다."
    except Exception as e:
        return f"코드 실행 중 오류 발생: {str(e)}"

2. 리소스 추가하기

MCP 서버에 리소스를 추가하여 AI 모델에게 정적 또는 동적 데이터를 제공할 수 있습니다^5.

@mcp.resource("library://{name}/version")
async def get_library_version(name: str) -> str:
    """
    지정된 라이브러리의 최신 버전 정보를 반환합니다.
    """
    if name.lower() not in SUPPORTED_LIBRARIES:
        return f"지원되지 않는 라이브러리입니다: {name}"

    # 실제 구현에서는 PyPI API 등을 통해 최신 버전 정보를 가져옴
    versions = {
        "langchain": "0.1.12",
        "chroma": "0.4.22",
        "llama-index": "0.9.11",
        "openai": "1.13.3",
        "anthropic": "0.8.1",
        "pandas": "2.2.1"
    }

    return f"{name} 라이브러리의 최신 버전: {versions.get(name.lower(), '알 수 없음')}"

3. 프롬프트 추가하기

MCP 서버에 프롬프트를 추가하여 AI 모델의 응답을 최적화하고 반복 작업을 간소화할 수 있습니다^1.

@mcp.prompt()
async def code_review_template(language: str, code: str) -> str:
    """
    코드 리뷰를 위한 프롬프트 템플릿을 생성합니다.
    """
    return f"""
다음 {language} 코드를 리뷰해주세요:

{code}

다음 기준에 따라 평가해주세요:
1. 코드 품질 및 가독성
2. 성능 및 효율성
3. 보안 및 오류 처리
4. 모범 사례 준수

개선을 위한 구체적인 제안과 수정된 코드 예시도 함께 제공해주세요.
"""

결론: MCP 서버의 가능성과 전망

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구 및 데이터 소스 간의 상호작용을 표준화하는 강력한 프로토콜입니다. 이 튜토리얼에서는 파이썬을 사용하여 문서 검색 MCP 서버를 구축하고, Claude Desktop 및 Cursor IDE와 연동하는 방법을 살펴보았습니다.

이러한 MCP 서버는 AI 에이전트가 최신 정보에 접근할 수 있게 함으로써 개발 워크플로우를 크게 개선할 수 있습니다. 특히 기술 문서가 빠르게 변화하는 오늘날의 환경에서, 항상 최신 정보를 기반으로 코드 제안을 받을 수 있다는 것은 개발자에게 큰 이점입니다.

MCP 생태계는 계속해서 발전하고 있으며, 커뮤니티 주도의 다양한 서버와 도구들이 등장하고 있습니다^1. 이를 통해 AI 모델의 능력을 확장하고, 더욱 지능적이고 맞춤화된 개발 경험을 제공할 수 있을 것입니다.

여러분도 이 튜토리얼을 통해 배운 내용을 기반으로 자신만의 MCP 서버를 구축하고, AI 에이전트의 기능을 확장해 보시기 바랍니다!

🔑 핵심 키워드 및 해시태그:
#MCP #ModelContextProtocol #파이썬개발 #AI에이전트 #문서검색 #FastMCP #ClaudeDesktop #CursorIDE #AItools #개발자도구 #APIintegration #LLM확장 #AIassistant #파이썬SDK #서버구축 #코딩어시스턴트

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Building Your Own MCP Server with Python: Practical Document Search Service for AI Agents

Welcome to the world of Model Context Protocol (MCP) that will bring revolutionary changes to AI development! In this article, we'll delve into how to build an MCP server using Python that allows AI agents to quickly search for the latest library documentation.

MCP is an innovative protocol that enables AI models to access external tools and data, opening up endless possibilities for developers. In particular, a document search service that helps coding assistants make suggestions based on the latest information can greatly improve development productivity.

Through this tutorial, we'll explore the entire process of building an MCP server using the Python SDK step by step, and learn how to utilize it in Claude Desktop and Cursor IDE.

Understanding the Basic Concepts and Structure of MCP

MCP (Model Context Protocol) is a standardized interface that enables seamless interaction between AI models and external tools and data sources. It's like providing AI models with a toolbox filled with various tools^1.

Core Components of MCP

The MCP architecture consists of three core components:

1. MCP Host: The environment where AI applications run and execute the MCP client. Examples include Claude Desktop and Cursor IDE^1.
2. MCP Client: Acts as an intermediary within the host environment, managing communication between the MCP host and one or more MCP servers^2.
3. MCP Server: Provides three core functionalities that allow MCP hosts and clients to access external systems and perform tasks^1:
   • Tools: Invoke external services and APIs to perform operations on behalf of AI models
   • Resources: Provide access to structured and unstructured datasets that can be exposed to AI models
   • Prompts: Predefined templates to optimize AI responses and streamline repetitive tasks

Communication Between MCP Server and Client

Communication between MCP clients and servers follows a structured process. The client sends an initial request to query the server's functionalities, and the server responds with an initial response listing available tools, resources, and prompts. Once the connection is established, the system maintains a continuous exchange of notifications to ensure that changes in server status or updates are communicated back to the client in real-time^2.

Building an MCP Server with Python: Step-by-Step Guide

Now, let's build a document search MCP server using Python that allows AI agents to search for the latest library documentation.

1. Setting up the Environment and Installing Required Packages

First, we need to set up a virtual environment for our project and install the necessary packages. Anthropic developers recommend using the uv package manager, which is faster than pip^11.

# Create project directory
mkdir documentation
cd documentation

# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# Install required packages
uv add "mcp[cli]" httpx beautifulsoup4 python-dotenv

2. Implementing the Basic MCP Server Structure

Now, let's create a main.py file and implement the basic structure of the MCP server.

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import httpx
import os
from bs4 import BeautifulSoup
from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables from .env file
load_dotenv()

# Initialize MCP server
mcp = FastMCP("docs")

# Set up API key and basic constants
SERPER_API_KEY = os.getenv("SERPER_API_KEY")
USER_AGENT = "documentation-app/1.0"
SERPER_API_URL = "https://google.serper.dev/search"

# List of supported libraries
SUPPORTED_LIBRARIES = ["langchain", "chroma", "llama-index", "openai", "anthropic", "pandas"]

3. Implementing Tool Functionality

Now, let's implement the core functionalities for document search. First, we'll write helper functions for web search and fetching URL content.

async def search_web(query: str) -> dict:
    """Helper function to perform Google search and return results"""
    headers = {
        "X-API-KEY": SERPER_API_KEY,
        "Content-Type": "application/json"
    }

    payload = {
        "q": query,
        "num": 3  # Get only top 3 results
    }

    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.post(
                SERPER_API_URL,
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30.0
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception as e:
            return {"error": str(e)}

async def fetch_url(url: str) -> str:
    """Helper function to fetch and parse content from URL"""
    headers = {
        "User-Agent": USER_AGENT
    }

    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()

            # Parse HTML
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

            # Remove unnecessary elements
            for script in soup(["script", "style", "nav", "footer", "header"]):
                script.decompose()

            # Extract text
            text = soup.get_text(separator='\n')

            # Clean up whitespace
            lines = [line.strip() for line in text.splitlines() if line.strip()]
            text = '\n'.join(lines)

            return text
        except Exception as e:
            return f"Error fetching URL: {str(e)}"

Now, let's implement the MCP tool using these helper functions.

@mcp.tool()
async def get_docs(library: str, query: str) -> str:
    """
    Search for the latest documentation on a specified library.

    Args:
        library: The name of the library to search for (one of: langchain, chroma, llama-index, openai, anthropic, pandas)
        query: The specific functionality or concept to find in the library documentation

    Returns:
        Content of relevant documentation or error message
    """
    # Check if the library is supported
    if library.lower() not in SUPPORTED_LIBRARIES:
        supported = ", ".join(SUPPORTED_LIBRARIES)
        return f"Unsupported library. Supported libraries are: {supported}"

    # Construct search query
    search_query = f"{library} {query} documentation"

    # Perform web search
    search_results = await search_web(search_query)

    # Process results
    if "error" in search_results:
        return f"Error during search: {search_results['error']}"

    if not search_results.get("organic", []):
        return "No search results found."

    # Extract document URLs from search results
    relevant_docs = {}

    for result in search_results.get("organic", [])[:2]:  # Process only top 2 results
        title = result.get("title", "No Title")
        url = result.get("link")

        if not url:
            continue

        # Fetch content from URL
        content = await fetch_url(url)

        # Add to results
        relevant_docs[title] = {
            "url": url,
            "content": content[:5000]  # Limit content (optimize further in actual implementation)
        }

    # Format results
    if not relevant_docs:
        return "No relevant documentation found."

    formatted_results = []

    for title, data in relevant_docs.items():
        formatted_results.append(f"### {title}\n\nURL: {data['url']}\n\n{data['content']}\n\n---\n")

    return "\n".join(formatted_results)

# Run server
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

4. Setting up Serper API for Web Search

In the code above, we use the Serper API for Google search. To use it, you need to create a Serper account and get an API key. The first account creation provides 2500 free queries^11.

1. Create an account at Serper.dev.
2. Get an API key and save it in the .env file:

   SERPER_API_KEY=your_api_key_here

Running and Testing the MCP Server

Now, let's run and test our MCP server.

1. Running the MCP Server

Run the following command in the terminal to start the MCP server:

uv run main.py

2. Connecting with Claude Desktop

To set up the MCP server in the Claude Desktop application, you need to modify the configuration file in developer mode^4.

1. Open Claude Desktop.
2. Go to the settings menu and enable developer mode.
3. Open the configuration file and edit it as follows:

   {
   "mcpServers": {
    "documentation": {
      "command": "/path/to/uv",
      "args": ["run", "/path/to/your/documentation/main.py"],
      "env": {}
    }
   }
   }

Replace /path/to/uv with the full path to the uv executable, and /path/to/your/documentation/main.py with the full path to your main.py file.

3. Connecting with Cursor IDE

You can also use the MCP server in Cursor IDE^2.

1. Open Cursor IDE.
2. Search for 'MCP server' in the settings.
3. Click 'Add server' and enter the following information:
   • Name: documentation
   • Command: local uv executable path
   • Arguments: ["run", "path to main.py"]
   • Working directory: path to project directory

MCP Server Usage Examples

Now, let's look at how the AI agent searches for the latest library documentation through the MCP server we built.

Usage Example in Claude Desktop

You can ask the following question in Claude Desktop:

Tell me how to set up and use Chroma DB in Langchain.

Claude will use the get_docs tool to search for the latest documentation on Langchain and Chroma DB, and provide a detailed answer based on it.

Usage Example in Cursor IDE

In Cursor IDE, you can ask the AI assistant the following question while writing code:

Tell me the latest methods for analyzing and visualizing dataframes in pandas.

The AI assistant will search for the latest documentation on the pandas library through the get_docs tool and provide code recommendations and explanations based on it.

How to Extend the MCP Server

The MCP server we built can be extended in various ways:

1. Adding More Tools

You can add various tools such as file system access, API calls, and database queries^7.

@mcp.tool()
async def execute_python_code(code: str) -> str:
    """
    Execute Python code and return the result.

    Args:
        code: Python code to execute

    Returns:
        Code execution result or error message
    """
    try:
        # Execute code in isolated environment (be cautious with security in actual implementation)
        import contextlib
        import io

        output = io.StringIO()
        with contextlib.redirect_stdout(output):
            exec(code)

        return output.getvalue() or "Code executed successfully."
    except Exception as e:
        return f"Error during code execution: {str(e)}"

2. Adding Resources

You can add resources to the MCP server to provide static or dynamic data to AI models^5.

@mcp.resource("library://{name}/version")
async def get_library_version(name: str) -> str:
    """
    Return the latest version information for the specified library.
    """
    if name.lower() not in SUPPORTED_LIBRARIES:
        return f"Unsupported library: {name}"

    # In actual implementation, get the latest version information through PyPI API etc.
    versions = {
        "langchain": "0.1.12",
        "chroma": "0.4.22",
        "llama-index": "0.9.11",
        "openai": "1.13.3",
        "anthropic": "0.8.1",
        "pandas": "2.2.1"
    }

    return f"Latest version of {name} library: {versions.get(name.lower(), 'Unknown')}"

3. Adding Prompts

You can add prompts to the MCP server to optimize AI model responses and simplify repetitive tasks^1.

@mcp.prompt()
async def code_review_template(language: str, code: str) -> str:
    """
    Generate a prompt template for code review.
    """
    return f"""
Please review the following {language} code:

{code}

Please evaluate based on the following criteria:
1. Code quality and readability
2. Performance and efficiency
3. Security and error handling
4. Adherence to best practices

Also provide specific suggestions for improvement and examples of revised code.
"""

Conclusion: Possibilities and Prospects of MCP Servers

MCP (Model Context Protocol) is a powerful protocol that standardizes interaction between AI models and external tools and data sources. In this tutorial, we looked at how to build a document search MCP server using Python and integrate it with Claude Desktop and Cursor IDE.

Such MCP servers can greatly improve the development workflow by allowing AI agents to access the latest information. Especially in today's environment where technical documentation changes rapidly, being able to receive code suggestions based on the latest information is a great advantage for developers.

The MCP ecosystem continues to evolve, with various community-driven servers and tools emerging^1. Through this, we can expand the capabilities of AI models and provide more intelligent and customized development experiences.

We hope you build your own MCP server based on what you learned in this tutorial and expand the functionality of your AI agents!

🔑 Keywords and Hashtags:
#MCP #ModelContextProtocol #PythonDevelopment #AIAgent #DocumentSearch #FastMCP #ClaudeDesktop #CursorIDE #AItools #DeveloperTools #APIintegration #LLMextension #AIassistant #PythonSDK #ServerBuilding #CodingAssistant

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