🗂️ Terug naar start

je kunt mcp servers global installeren voor gebruik in Gemini CLI in het bestand ~/.gemini/settings.json waar je ~/.gemini/ kunt vinden op de volgende locatie op een windows computer:

C:\Users\<jouw-gebruikersnaam>\.gemini\settings.json

Om b.v. de Context7 MCP server global beschikbaar te maken voor Gemini CLI zet je de volgende code in het ~/.gemini/settings.json bestand

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "oauth-personal",
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

Waar de eerste twee regels algemene configuratie regels zijn.

Je kunt mcp servers ook voor een project installeren door in je project map een .gemini map te plaatsen met daarin een settings.json

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

De mcp servers die je daarin plaatst zijn alleen in de betreffende projectmap te gebruiken.

Pad: “C:\Users\31628\AppData\Roaming\Code\User” en daar in het settings.json bestand de onderstaande code

"mcpServers": {
        "context7": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
        }
    }

Om bovenstaande mcp server in de VS code editor te kunnen gebruiken vanuit een projectmap maak je een map “.vscode” met daarin een bestand mcp.json met daarin de volgende content:

{
  "servers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

Je kunt volledig in Python een MCP-server bouwen en draaien, zonder Node.js te installeren. Er zijn diverse Python-libraries en SDK’s beschikbaar waarmee je een MCP-server opzet, zoals FastMCP, het MCP Python SDK, of via frameworks als FastAPI

Hoe werkt het zonder Node.js?
🔸 Je installeert de benodigde Python-pakketten (bijvoorbeeld via pip install mcp-sdk of pip install fastmcp).
🔸 Je bouwt en start de server met Python, bijvoorbeeld met FastAPI of direct met het MCP SDK.
🔸 De server draait dan als een standaard Python-proces, vaak via een ASGI-server zoals Uvicorn.

Voorbeeld van een eenvoudige MCP-server in Python:

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP(name="My First MCP Server")

@mcp.tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

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

Starten doe je simpelweg met:

python my_mcp_server.py

Wanneer is Node.js wél nodig?
🔸 Sommige MCP-servers zijn specifiek gebouwd met Node.js of als npm-pakket. In dat geval is Node.js vereist om die specifieke server te draaien.
🔸 Als je een MCP-server wilt draaien die alleen als npm-pakket beschikbaar is, of als je tools wilt gebruiken die alleen in het Node.js-ecosysteem bestaan, heb je Node.js nodig.

1. Installeer FastMCP

pip install fastmcp

FastMCP: How to Create an MCP Server in Python

2. Maak je MCP-serverbestand
🔸 Maak een bestand aan, bijvoorbeeld my_mcp_server.py, met de volgende inhoud:

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP(name="My First MCP Server")

@mcp.tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Voegt twee getallen samen."""
    return a + b

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

3. Start de server
🔸 Voer het serverbestand uit:

python my_mcp_server.py

De server draait nu lokaal en luistert standaard via STDIO, wat betekent dat andere Python-processen of LLM-clients ermee kunnen communiceren.

4. Gebruik de server in je Python-app als client
🔸 Maak een nieuw Python-bestand, bijvoorbeeld client.py, en gebruik de FastMCP-client om verbinding te maken en de tool aan te roepen:

import asyncio
from fastmcp import Client

client = Client("my_mcp_server.py")  # Verbindt met je lokale serverbestand

async def call_add():
    async with client:
        result = await client.call_tool("add", {"a": 3, "b": 5})
        print(result)

asyncio.run(call_add())

5. Resultaat
Als je de client draait, krijg je het resultaat van de add-functie via de MCP-server terug.

Let op:
🔸 Je kunt meerdere tools toevoegen door meer functies met @mcp.tool te decoreren.
🔸 Je kunt de server ook als module importeren en direct in je app gebruiken, of via HTTP als je dat in FastMCP instelt

⚠️ Je kunt in je Python-app een MCP-server lokaal aanroepen door het volledige pad naar het serverbestand op te geven. Dit werkt zowel met relatieve als absolute paden, inclusief Windows-paden zoals C:\Users\31628\Desktop\Gebruiker31628.lnk\my_mcp_server.py.

client = Client("C:\Users\31628\Desktop\Gebruiker31628.lnk\my_mcp_server.py")  # Verbindt met je lokale serverbestand

Heroku AI: Build and Deploy Enterprise Grade MCP Servers

Je kunt een MCP-server op een externe server zoals Heroku draaien. Dit werkt grotendeels hetzelfde als het deployen van een gewone Python-app op Heroku, met enkele extra stappen voor MCP-integratie.

1. Bouw je MCP-server 🔸 Gebruik een officiële MCP SDK (zoals FastMCP) om je server te bouwen in Python. Zorg dat je server als een standaard Python-app werkt en bijvoorbeeld via STDIO of HTTP kan communiceren.

2. Maak een Procfile aan
🔸 Voeg een bestand toe genaamd Procfile in de root van je project. Hierin definieer je het MCP-proces, bijvoorbeeld:

mcp: python my_mcp_server.py

Heroku gebruikt deze instructie om te weten hoe je server gestart moet worden

3. Zet je code op Heroku
🔸 Initialiseer een git-repository (indien nog niet gedaan).
🔸 Login op Heroku via de Heroku CLI (heroku login).
🔸 Maak een nieuwe Heroku-app aan:

heroku create jouw-app-naam

🔸 Push je code naar Heroku:

git push heroku main

4. Server draaien
🔸 Na het deployen start Heroku automatisch het MCP-proces zoals je in de Procfile hebt opgegeven. Je server is nu extern bereikbaar.

5. Client verbinden
🔸 Je Python-app (of andere MCP-client) kan nu via het internet verbinding maken met je MCP-server op Heroku, afhankelijk van het ingestelde transport (STDIO, HTTP, SSE).
🔸 Voor HTTP/SSE: gebruik het publieke Heroku-app-URL als endpoint in je client.
🔸 Voor STDIO: dit werkt alleen als je de server als subprocess start, dus dat is vooral handig voor lokale ontwikkeling

Extra’s en authenticatie
🔸 Voor speciale Heroku MCP-servers (zoals de officiële Heroku Platform MCP Server) zijn er extra authenticatiestappen, vaak via OAuth of het instellen van een Heroku API-key als environment variable
🔸 Je kunt ook gebruikmaken van de Heroku Remote MCP Server via https://mcp.heroku.com/mcp als je geen eigen server wilt hosten, maar direct Heroku-functionaliteit wilt ontsluiten voor je agent of client

Heroku Remote MCP Server