开发MCP Server实现微信消息发送
以windows开发环境为例：
1) 设置开发环境
安装uv。uv是一个用Rust编写的极其快速的Python包和项目管理器。
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"创建python虚拟环境(假设项目目录为wechat)
# Create a new directory for our projectuv init wechatcd wechat# Create virtual environment and activate ituv venv.venv\Scripts\activate# Install dependenciesuv add mcp[cli] wxauto如果在执行.venv\Scripts\activate时报错“无法加载.venv\Scripts\activate.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本”，需要以管理员权限在终端执行
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned更改执行策略后再重新执行。
2) Server实现代码
wxauto是一个基于UIAutomation的开源Python微信自动化库。你需要在本机安装微信PC版本并完成扫码登录（注意wxauto只兼容3.9.x的微信PC版本）
通过mcp python SDK结合wxauto开发自动发送微信消息的MCP Server是很容易的。
main.py的代码如下(注意mcp server端口用默认的8000)：
from mcp.server.fastmcp import FastMCPfrom wxauto import WeChat# Initialize FastMCP servermcp = FastMCP(port=8000)wx = WeChat()@mcp.tool()async def send_wechat_msg(msg: str, who: str) -> str: """send wechat text message""" wx.ChatWith(who) wx.SendMsg(msg, who) return "success"if __name__ == "__main__": # Initialize and run the server mcp.run(transport="sse")3) 启动Server
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uv run main.py1.开发MCP Server实现获取天气
1) 设置开发环境
创建python虚拟环境(假设项目目录为weather)
# Create a new directory for our projectuv init weathercd weather# Create virtual environment and activate ituv venv.venv\Scripts\activate# Install dependenciesuv add mcp[cli] httpx2) Server实现代码
main.py的代码如下(注意mcp server端口调整为8001)：
import httpximport urllib.parsefrom mcp.server.fastmcp import FastMCP# Initialize FastMCP servermcp = FastMCP(port=8001)@mcp.tool()async def get_weather(location: str) -> str: """Get weather for a location.""" url = "http://weather.cma.cn/api/autocomplete?q=" + urllib.parse.quote(location) async with httpx.AsyncClient() as client: try: response = await client.get(url, timeout=10.0) response.raise_for_status() data = response.json() if data["code"] != 0: return "系统错误，请稍后重试" location_code = "" for item in data["data"]: str_array = item.split("|") if ( str_array[1] == location or str_array[1] + "市" == location or str_array[2] == location ): location_code = str_array[0] break if location_code == "": return "没找到该位置的信息" url = f"http://weather.cma.cn/api/now/{location_code}" response = await client.get(url, timeout=10.0) response.raise_for_status() return response.json() except Exception: return "系统错误，请稍后重试"if __name__ == "__main__": # Initialize and run the server mcp.run(transport="sse")3) 启动Server
uv run main.py基于Dify搭建智能体实现获取天气并通过微信发送给好友
Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。
假设已经通过Docker Desktop for Windows安装Dify。
1) 安装MCP插件
点击右上角“插件”按钮，进入插件页面，选择“探索Marketplace”，搜索mcp，选择插件"MCP SSE / StreamableHTTP"进行安装。
2) 设置MCP服务
切换到"插件"tab，选择已经安装的插件"MCP SSE / StreamableHTTP"，点击“去授权”
填上MCP服务配置：
获取天气和发送微信消息是两个独立的mcp server，配置如下:
{"wechat_server":{"url":"http://host.docker.internal:8000/sse","headers":{},"timeout":50,"sse_read_timeout":50},"weather_searver":{"url":"http://host.docker.internal:8001/sse","headers":{},"timeout":50,"sse_read_timeout":50}}3) 创建Agent应用
创建一个空白应用，类型为Agent
添加MCP工具到Agent
设置系统提示词
你是一个超级助理，可以通过调用MCP工具完成各种任务。为了获得MCP工具列表，必须先通过mcp_sse_list_tools获取- 选择大模型(例如:qwen-plus)，并输入测试语句进行调试预览
输入“把广州的天气情况通过微信发送给张三”，Agent会查询天气，并将天气信息通过微信发送给张三
总结
基于Dify搭建的智能体案例，不仅展示了从语义理解到工具调用的完整决策链路，更印证了MCP协议在降低开发成本和加速应用落地方面的工程意义。
