我們將建構一個基於 CLI 的聊天機器人，展示 MCP 客戶端與伺服器如何協同運作。這個實作專案將讓您獲得 MCP 架構兩端的實務經驗。
我們要建構的內容
我們的聊天機器人將允許使用者透過自然語言與一系列文件互動。此系統由兩個主要元件組成：
- 一個處理使用者互動並與 Claude 通訊的 MCP 客戶端
- 一個提供讀取與更新文件工具的 MCP 伺服器
伺服器將向 Claude 公開兩個工具：
- 讀取文件內容的工具
- 更新文件內容的工具
為求簡化，所有文件皆儲存於記憶體中——包括 document.pdf、spreadsheet.xlsx、report.txt 和 spec.md 等檔案。
重要架構說明
在實際專案中，您通常只會實作 MCP 客戶端或 MCP 伺服器其中之一，而非兩者皆實作。您可能會建構：
- 僅建構 MCP 伺服器，以向 AI 模型公開您服務的功能
- 僅建構 MCP 客戶端，以連接其他開發者建構的現有 MCP 伺服器
我們在本專案中同時建構這兩個元件，純粹是出於教學目的——為了理解它們如何通訊並協同運作。
專案設定
從本課程結尾的下載區段下載 cli_project.zip，並將其解壓縮至您偏好的開發目錄。在專案資料夾中開啟您的程式碼編輯器。
設定
此專案包含一個 README.md 檔案，內含詳細的設定說明。您需要：
- 將您的 Anthropic API 金鑰加入 .env 檔案
- 使用 UV（建議）或 pip 安裝相依套件
.env 檔案應包含：
bash
ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"執行專案
設定完成後，在終端機中導覽至您的專案目錄並執行：
bash
# 如果使用 UV（建議）
uv run main.py
# 如果使用標準 Python
python main.py您應該會看到出現聊天提示。透過詢問一個簡單的問題（例如「1+1 等於多少？」）來測試，以確認一切運作正常。
起始專案已包含與 Claude 的基本聊天功能。在接下來的影片中，我們將加入 MCP 伺服器功能與文件管理功能，以打造一個功能完整、具備文件感知能力的聊天機器人。