Claude Academy
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Projekt-Setup

Lektion 517 Min.

Wir werden einen CLI-basierten Chatbot erstellen, der zeigt, wie MCP-Clients und -Server zusammenarbeiten. Dieses praktische Projekt gibt dir praktische Erfahrung mit beiden Seiten der MCP-Architektur.

Was wir bauen

Unser Chatbot ermöglicht es Nutzern, mit einer Sammlung von Dokumenten über natürliche Sprache zu interagieren. Das System besteht aus zwei Hauptkomponenten:

  • Ein MCP-Client, der Nutzerinteraktionen verarbeitet und mit Claude kommuniziert
  • Ein MCP-Server, der Tools zum Lesen und Aktualisieren von Dokumenten bereitstellt

Der Server stellt Claude zwei Tools zur Verfügung:

  • Tool zum Lesen des Inhalts eines Dokuments
  • Tool zum Aktualisieren des Inhalts eines Dokuments

Alle Dokumente werden der Einfachheit halber im Arbeitsspeicher gespeichert - sie umfassen Dateien wie document.pdf, spreadsheet.xlsx, report.txt und spec.md.

Wichtiger Hinweis zur Architektur

In realen Projekten implementierst du in der Regel entweder einen MCP-Client oder einen MCP-Server, nicht beides. Du könntest bauen:

  • Nur einen MCP-Server, um die Fähigkeiten deines Dienstes für KI-Modelle verfügbar zu machen
  • Nur einen MCP-Client, um dich mit bestehenden MCP-Servern zu verbinden, die von anderen Entwicklern gebaut wurden

Wir bauen in diesem Projekt beide Komponenten rein zu Lernzwecken - um zu verstehen, wie sie kommunizieren und zusammenarbeiten.

Projekt-Setup

Lade cli_project.zip aus dem Downloads-Bereich am Ende dieser Lektion herunter und entpacke es in dein bevorzugtes Entwicklungsverzeichnis. Öffne deinen Code-Editor im Projektordner.

Konfiguration

Das Projekt enthält eine README.md-Datei mit detaillierten Einrichtungsanweisungen. Du musst:

  1. Deinen Anthropic-API-Key zur .env-Datei hinzufügen
  2. Abhängigkeiten entweder mit UV (empfohlen) oder pip installieren

Die .env-Datei sollte Folgendes enthalten:

bash
ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"

Das Projekt ausführen

Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, navigiere im Terminal zu deinem Projektverzeichnis und führe aus:

bash
# Bei Verwendung von UV (empfohlen)
uv run main.py

# Bei Verwendung von Standard-Python
python main.py

Du solltest eine Chat-Eingabeaufforderung sehen. Teste sie, indem du eine einfache Frage wie „Was ist 1+1?" stellst, um zu überprüfen, ob alles korrekt funktioniert.

Das Startprojekt enthält bereits grundlegende Chat-Funktionalität mit Claude. In den folgenden Videos fügen wir MCP-Server-Fähigkeiten und Dokumentenverwaltungsfunktionen hinzu, um einen voll funktionsfähigen, dokumentenbewussten Chatbot zu erstellen.

Downloads

  • Starter project (cli_project.zip)

    The chatbot project you build on for the rest of this section.

    Herunterladen

  • Completed project (cli_project_COMPLETE.zip)

    The finished version, for checking your work.

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