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Item 33: Local MCP Tools Run on Your Infrastructure

Local MCP Tools 在本地基础设施上运行 MCP Server，适合需要数据隔离或自定义逻辑的场景。

本地 MCP 心智模型

Agent → MCP Client → Local MCP Server → 本地服务/数据库

启动本地 MCP Server

from agent_framework.tools.mcp import MCPLocalServer, MCPServerConfig

server = MCPLocalServer(
    name="local-db",
    config=MCPServerConfig(
        command=["python", "-m", "mcp_server"],
        env={"DB_PATH": "/path/to/db"},
    ),
)

# 启动服务器
await server.start()

# 获取工具
tools = await server.get_tools()

自定义 MCP Server

# mcp_server.py
from mcp.server import MCPServer
from mcp.types import Tool

server = MCPServer(name="my-tools")

@server.tool(name="query_db", description="执行数据库查询")
def query_db(sql: str) -> str:
    return execute_query(sql)

if __name__ == "__main__":
    server.run()

与 Hosted 对比

维度 Local MCP Hosted MCP
部署 本地/私有云 托管服务
延迟 低 中
数据安全 完全控制 部分信任
维护 自己负责 服务商负责

Things to Remember

  • Local MCP 数据完全在本地
  • 需要自行维护 MCP Server
  • 适合敏感数据场景
  • 延迟更低，无网络依赖