LLMs之MCP：如何使用 Gradio 构建 MCP 服务器

导读：本文详细介绍了如何使用Gradio构建MCP服务器，包括前提条件、构建方法、关键特性和相关资源。通过一个简单的字母计数示例，演示了如何将Gradio应用转换为LLM可以使用的工具。Gradio在构建MCP服务器比较便利和灵活，开发者可以使用Gradio为LLM添加各种自定义功能。

>> Gradio 的新功能：Gradio 现在支持将应用作为 MCP 服务器启动，使得 LLMs 能够调用这些应用作为工具，扩展其能力。

>> 构建 MCP 服务器的简便性：只需几行代码，开发者就可以将自己的 Python 函数包装为 LLMs 可调用的工具，极大地降低了集成门槛。

>> 广泛的适用性：无论是图像生成、音频合成还是数学计算，只要是 Python 函数，都可以通过 Gradio 转换为 MCP 工具，供 LLMs 使用。

总之，Gradio 与 MCP 的集成为开发者提供了一个强大而灵活的工具，使得构建和部署可供 LLMs 使用的工具变得前所未有的简单。

目录

如何使用 Gradio 构建 MCP 服务器

1. 引言

2. 构建 MCP 服务器的先决条件

3. 为什么构建 MCP 服务器？

4. 示例：统计单词中某个字母的出现次数

5. Gradio 与 MCP 集成的关键特性

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如何使用 Gradio 构建 MCP 服务器

地址	文章地址：https://huggingface.co/blog/gradio-mcp
时间	2025年4月30日
作者	Abubakar Abid yuvraj sharma

1. 引言

Gradio 是一个广泛使用的 Python 库，每月有超过 100 万开发者使用它来构建机器学习模型的用户界面。 除了创建 UI，Gradio 还提供 API 功能，现在更支持将 Gradio 应用作为 Model Context Protocol（MCP）服务器启动的新功能，使得大型语言模型（LLMs）能够调用这些应用作为工具。
>> Gradio是一个流行的Python库，用于构建机器学习模型的接口。
>> Gradio不仅可以创建UI，还提供API功能。
>> Gradio应用现在可以作为LLM的Model Context Protocol (MCP) 服务器启动。这意味着Gradio应用可以被LLM调用作为工具。

2. 构建 MCP 服务器的先决条件

明确了使用Gradio构建MCP服务器所需的软件环境。要构建 MCP 服务器，需要满足以下条件：
>> 安装Gradio时需要包含[mcp] extra，即pip install "gradio[mcp]"。
>> 需要支持工具调用且使用MCP协议的LLM应用，例如Claude Desktop, Cursor, 或 Cline（称为“MCP客户端”）。

3. 为什么构建 MCP 服务器？

MCP 服务器是一种标准化的方式，用于向 LLMs 暴露工具，使其能够执行额外的功能，如生成或编辑图像、合成音频或执行特定计算（例如质因数分解）。Gradio 使得构建这些 MCP 服务器变得简单，将任何 Python 函数转换为 LLMs 可使用的工具。
阐述了构建MCP服务器的价值和意义，强调了Gradio的便利性。
>> MCP服务器是一种标准化的方式来暴露工具，以便LLM可以使用它们。
>>MCP服务器可以为LLM提供各种额外的能力，例如生成或编辑图像、合成音频、执行特定计算等。
>>Gradio使得构建这些MCP服务器变得容易，将任何Python函数转换为LLM可以使用的工具。

4. 示例：统计单词中某个字母的出现次数

通过一个具体的例子，演示了如何使用Gradio构建MCP服务器，并提供了配置信息。LLMs 在统计单词中某个字母的出现次数方面表现不佳。 通过为其提供一个工具，可以提升其能力。

以下是一个使用 Gradio 构建的简单应用，用于统计单词或短语中某个字母的出现次数：
通过设置mcp_server=True，Gradio应用就可以作为MCP服务器运行。
Gradio自动将letter_counter函数转换为MCP工具，函数的docstring用于生成工具的描述和参数。

提供了将MCP服务器URL添加到MCP客户端配置的示例：

import gradio as gr

def letter_counter(word, letter):
    """统计特定字母在单词中的出现次数。

    参数：
        word: 要分析的单词或短语
        letter: 要统计的字母

    返回：
        字母在单词中出现的次数
    """
    return word.lower().count(letter.lower())

demo = gr.Interface(
    fn=letter_counter,
    inputs=["text", "text"],
    outputs="number",
    title="字母计数器",
    description="统计某个字母在单词中出现的次数"
)

demo.launch(mcp_server=True)

设置 mcp_server=True 后，Gradio 应用将：

1. 启动常规的 Gradio Web 界面

2. 启动 MCP 服务器

3. 在控制台打印 MCP 服务器的 URL

MCP 服务器将可通过以下地址访问：http://your-server:port/gradio_api/mcp/sse

Gradio 会自动将 letter_counter 函数转换为 LLMs 可使用的 MCP 工具。 函数的文档字符串用于生成工具的描述及其参数信息。

只需将此 URL 端点添加到 MCP 客户端的配置中即可，例如：

{
  "mcpServers": {
    "gradio": {
      "url": "http://your-server:port/gradio_api/mcp/sse"
    }
  }
}

对于尚不支持 SSE 的 MCP 客户端（如 Claude Desktop），可以使用 mcp-remote 工具进行中转。 首先安装 Node.js，然后在 MCP 客户端配置中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "gradio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://your-server:port/gradio_api/mcp/sse"
      ]
    }
  }
}

此外，可以通过 Gradio 应用底部的 "View API" 链接，点击 "MCP" 查看确切的配置。

5. Gradio 与 MCP 集成的关键特性

详细介绍了Gradio <> MCP集成的关键特性，包括工具转换、环境变量支持、文件处理和托管服务器。

>> 工具转换：Gradio 应用中的每个 API 端点都会自动转换为具有相应名称、描述和输入模式的 MCP 工具。 可以通过访问 http://your-server:port/gradio_api/mcp/schema 或 Gradio 应用底部的 "View API" 链接，点击 "MCP" 查看工具和模式。

>> 环境 变量支持： 可以使用mcp_server参数或设置GRADIO_MCP_SERVER=True环境变量来启用MCP服务器功能。

>> 文件处理： 服务器自动处理文件数据转换，包括base64编码字符串到文件数据、图像文件处理和临时文件存储。

>> 托管 MCP 服务器在 �� Spaces 上： 可以将Gradio应用免费发布到Hugging Face Spaces，从而获得免费的托管MCP服务器。

建议将输入图像和文件作为完整的URL传递（"http://..." 或 "https://..."），因为MCP客户端不总是正确处理本地文件。