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 在当前大模型智能体快速发展的背景下，如何有效地管理和调用各种外部工具（Tool）成为了一个关键问题。Model Context Protocol (MCP) 提供了一种标准化的方式来解决这个问题。本项目旨在利用 MCP 的 Python SDK，构建一个**单端口服务，能够加载并管理多个独立的 MCP 应用**。
 
 核心目标如下：
-- **构建基于 Python SDK 的 MCP 服务**__**: 项目使用 MCP Python SDK 构建MCP 服务。
+- **构建基于 Python SDK 的 MCP 服务**: 项目使用 MCP Python SDK 构建MCP 服务。
 
 - **实现单端口多应用架构**: 核心目标是创建一个可以在单个网络端口上托管多个独立 MCP 应用的服务。通过 FastAPI 和 FastMCP 实现这一架构，服务监听在 7860 端口。
 
@@ -137,6 +137,8 @@ class App02:
 
 **重要说明**: 当前的 MCP 服务使用了 Server-Sent Events (SSE) 作为传输协议。SSE 调用需要一个能够建立 SSE 连接并发送/接收 MCP 消息的客户端（如Cursor、Cline等）。此处使用 Cline 作为客户端进行测试。
 
+---
+
 **测试1：1+1=？**
 使用 `app01` 的 `app01_add_integers` 工具计算：
 ```xml
@@ -153,6 +155,8 @@ class App02:
 ```
 结果：2
 
+---
+
 **测试2：2*2=？**
 使用 `app02` 的 `app02_multiply_integers` 工具计算：
 ```xml
@@ -169,6 +173,8 @@ class App02:
 ```
 结果：4
 
+---
+
 **测试3：1+1=？ 2*2=？**
 分别调用 `app01_add_integers` 和 `app02_multiply_integers` 工具：
 ```xml
@@ -198,6 +204,8 @@ class App02:
 ```
 结果：4
 
+---
+
 **测试4：1+1+2*2=？**
 根据数学运算顺序，先计算乘法，再计算加法。
 首先计算 2*2：
@@ -243,7 +251,7 @@ class App02:
 ```
 结果：6
 
-这些测试表明，我们可以通过Cline成功调用不同MCP应用中的工具，并进行复杂的计算。
+这些测试表明，我们可以通过Cline成功调用不同MCP应用中的工具，并进行复杂的计算。同时也印证了大模型在接到用户指令后，可以自主实现对多工具的组合调用。
 
 ## 6. 总结与展望