用 FastMCP 构建出行龙虾技能:从 MCP Server 到 Python/Node.js 双版本 Skill Client
参考实现:python:https://github.com/lonngxiang/travel-skillnodejs:https://github.com/lonngxiang/travel-skill-nodejs本文完整拆解一个生产级 MCP 技能的技术实现——服务端用 FastMCP 框架,客户端提供 Python 和 Node.js 两套实现,最终通过SKILL.md接入 AI Agent 平台。一、背景MCP 是什么MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 提出的开放协议,定义了 AI Agent 与外部工具/数据源之间的标准通信方式。Agent 不再直接调用私有 API,而是通过 MCP Server 暴露的工具接口完成操作——就像给 AI 接上标准化的"插头",任何支持 MCP 的 Agent 平台都能直接使用。协议底层基于JSON-RPC 2.0,传输支持 stdio、SSE、streamable-http 等多种模式。本项目使用的是streamable-http:服务端运行 HTTP Server,客户端以 POST 请求交互,响应既可以是普通 JSON,也可以是 SSE 流。FastMCP 框
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