欢迎来到MCP课程的第2单元！
在本单元中，我们将从头开始构建一个完整的MCP应用程序，重点是使用Gradio创建服务器并将其与多个客户端连接。这种实践方法将使您获得整个MCP生态系统的实际经验。
在本单元中，我们将使用Gradio和HuggingFace hub构建一个简单的MCP服务器和客户端。在下一单元中，我们将构建一个更复杂的服务器，用于解决实际应用场景。
在本单元中，您将：
- 使用Gradio的内置MCP支持创建MCP服务器
- 构建一个可被AI模型使用的情感分析工具
- 使用不同的客户端实现连接到服务器：
- 基于HuggingFace.js的客户端
- 基于SmolAgents的Python客户端
- 将您的MCP服务器部署到Hugging Face Spaces
- 测试和调试完整系统
到本单元结束时，您将拥有一个工作中的MCP应用程序，展示协议的强大功能和灵活性。
在继续学习本单元之前，请确保您：
- 已完成第1单元或对MCP概念有基本了解
- 熟悉Python和JavaScript/TypeScript
- 对API和客户端-服务器架构有基本了解
- 拥有包含以下内容的开发环境：
- Python 3.10+
- Node.js 18+
- Hugging Face账户（用于部署）
我们将构建一个情感分析应用程序，它由三个主要部分组成：服务器、客户端和部署。
- 使用Gradio通过
gr.Interface创建Web界面和MCP服务器 - 使用TextBlob实现情感分析工具
- 通过HTTP和MCP协议暴露工具
- 实现HuggingFace.js客户端
- 或，创建smolagents Python客户端
- 演示如何使用不同的客户端实现使用相同的服务器
- 将服务器部署到Hugging Face Spaces
- 配置客户端以与已部署的服务器一起工作
您准备好构建您的第一个端到端MCP应用程序了吗？让我们从设置开发环境和创建Gradio MCP服务器开始。