返回资源列表

Real Python · Valerio Maggio

MCP vs API Calls: Which Should You Use for Python LLM Apps?

MCP vs API Calls: Which Should You Use for Python LLM Apps?是Real Python的免费实践教程(en)。前置条件:需熟悉 Python 函数、字典与 JSON;MCP 客户端示例用到 async/await 与 asyncio,基础薄弱需先补。

能判断何时用 MCP 服务器、何时用直接 API 调用接入 LLM 工具,并用 Python 分别实现两种方式下的同一个工具。

打开官方课程
难度
见前置条件
类型
博客 · 实践教程
语言
en
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

使用限制

阅读正文无需账号;运行示例代码需要 Anthropic API 密钥,可用免费邮箱订阅不影响获取材料。

练习与作业
Anthropic API 密钥(在 Claude Platform 创建并导出为 ANTHROPIC_API_KEY)
内容提示
付费内容:站点导航含“Unlock All Content / Become a Python Expert”会员订阅入口,但本文正文与免费示例代码可直接访问,仅部分内容需账号或会员。
  1. 选择学习环境

    按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。

    本机动手

    教程属于 Intermediate 难度,预计阅读约 28 分钟;代码示例可直接按文中的顺序跑。

    需要能运行 Python 3.10+ 的本地环境;需自备 Anthropic API 密钥以便运行示例代码。

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    • Python 3.10+运行教程示例代码
    • pip / venv建虚拟环境并安装 anthropic 与 mcp 包
    • Anthropic API 密钥 调用模型完成工具调用,需在 Claude Platform 创建

    运行费用:实践需要付费,文中示例使用 Anthropic 客户端,网页写明该客户端需要 API 密钥才能在 Claude Platform 创建,运行代码涉及 API 调用费用。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证
    请帮我把「MCP vs API Calls: Which Should You Use for Python LLM Apps?」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://realpython.com/mcp-vs-api/
    我的系统:macOS。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:macOS:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:本地运行 Python 示例,需自备 Anthropic API 密钥;文中还提供免费示例代码下载和配套测验,可用于自查。
    课节(官方顺序):
    1. MCP vs API Calls: Which Should You Use for Python LLM Apps?:https://realpython.com/mcp-vs-api/
    
    1. 环境
    - Python 3.10 及以上(文中示例使用 3.14)
    - 虚拟环境:python -m venv .venv 并激活
    - pip install anthropic==1.4.0 mcp==2.1.1
    - 环境变量 ANTHROPIC_API_KEY
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程页面:只记录链接 https://realpython.com/mcp-vs-api/
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    mcp-vs-api-calls-python/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.sh     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-mcp-vs-api-calls-which/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。
      - python -c "import anthropic, mcp; print(anthropic.__version__)"  → 能打印版本号且无 ImportError
      - python -c "import os; print(bool(os.environ.get('ANTHROPIC_API_KEY')))"  → 输出 True
      - 打开 https://realpython.com/mcp-vs-api/ 确认能下载免费示例代码  → 示例代码可下载,无需会员
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    mcp-vs-api-calls-python/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.sh     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-mcp-vs-api-calls-which/
准备好了,开始学习

常见问题

免费吗?

免费:节选里可直接读到主要对比正文与代码示例,网页并写明可下载免费示例代码,未见对本文主要内容设付费墙。实践需要付费:文中示例使用 Anthropic 客户端,网页写明该客户端需要 API 密钥才能在 Claude Platform 创建,运行代码涉及 API 调用费用。

需要什么基础?

需熟悉 Python 函数、字典与 JSON;MCP 客户端示例用到 async/await 与 asyncio,基础薄弱需先补。软件、账号与硬件:需要能运行 Python 3.10+ 的本地环境;需自备 Anthropic API 密钥以便运行示例代码。

有中文吗?

本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。

怎么开始?

从原始资源入口开始:https://realpython.com/mcp-vs-api/。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:Anthropic API 密钥(在 Claude Platform 创建并导出为 ANTHROPIC_API_KEY)。

来源与使用须知

原始资源
Real Python
收录时间
本站首次收录 2026-10-28原站首次发布 2026-10-27
指南参考

版权与转载

  • 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
  • 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。