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mcp server大多使用python和typescript编写，对应的启动命令分别为uvx和npx，下面将分别具体介绍一下这两种指令。熟悉指令的基础知识，有利于我们安装和调试mcp server

示例1：

{"mcpServers": {"fetch": {"command": "uvx","args": ["mcp-server-fetch"]}}
}

示例2：

{"mcpServers": {"amap-maps": {"command": "npx","args": ["-y","@amap/amap-maps-mcp-server"],"env": {"AMAP_MAPS_API_KEY": "api_key"}}}
}

1、UVX

uvx：UV运行Python包提供的命令。它是uv tool run的简写。

UV是由Astral开发的新一代Python包和项目管理工具。使用Rust编写，速度比pip快10-100倍！它是一体化工具：整合包管理（替代pip）、虚拟环境管理（替代venv）、依赖锁定（替代pip-tools）、Python版本管理（替代pyenv）、脚本运行（替代pipx）等功能。

1.1、UV核心优势

• 极速安装：比pip快10-100倍（上图为安装Polars项目依赖的性能对比）
• 统一工具链：一个工具替代pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、virtualenv等
• 全面的项目管理：支持依赖管理、环境隔离、锁文件
• Python版本管理：安装和管理不同版本的Python
• 工具运行和安装：可以直接运行和安装Python应用
• 脚本支持：运行单文件脚本、支持内联依赖元数据
• 兼容pip：提供pip兼容接口，无需改变现有工作流
• 跨平台支持：支持macOS、Linux和Windows

 1.2、快速安装

UV的安装非常简单，有多种方式可供选择：

方法1：独立安装脚本

macOS/Linux：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows：

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

方法2：使用pip安装

pip install uv

方法3：Homebrew安装（macOS） 

brew install uv

 安装完成后，你可以通过在命令行输入uv --version来验证是否安装成功。

1.3、uv基本用法

1.3.1、创建项目

使用UV创建一个新项目

uv init uv_demo

这个命令会初始化一个新项目，并创建必要的文件结构，包括：

• .gitignore:Git忽略文件
• .python-version:Python版本信息
• main.py:主程序文件
• pyproject.toml:项目配置文件
• README.md:项目说明文件

1.3.2、创建虚拟环境

我是在conda创建的虚拟环境中安装了uv，你可以继续使用uv创建应用的虚拟环境。

cd uv_demo
uv venv

这个命令会在项目目录下创建一个.venv目录，包含虚拟环境。要激活虚拟环境，使用：

# Linux/macOS
source .venv/bin/activate

# Windows
.venv\Scripts\activate

 

1.3.3、安装依赖包

uv安装依赖包非常简单且迅速：

uv add numpy pandas

这个命令会安装最新版本的numpy和pandas，并自动更新pyproject.toml文件中的依赖信息 

1.3.4、运行Python脚本

 使用UV运行Python脚本：

uv run main.py

 这个命令会在虚拟环境中运行main.py文件

1.3.5、依赖锁定

生成锁文件，确保项目依赖版本的一致性：

uv lock

 这会创建一个uv.lock文件，详细记录所有依赖的精确版本和来源。

1.4、高级功能

1.4.1、Python版本管理

UV可以管理多个Python版本：

# 安装特定Python版本
uv python install 3.10 3.11 3.12

# 创建特定Python版本的虚拟环境
uv venv --python 3.11

1.4.2、工具管理

像pipx一样，UV可以运行和安装Python工具

# 在临时环境中运行工具
uvx pycowsay 'Hello UV!'

# 安装工具
uv tool install ruff

1.4.3、单文件脚本支持

UV支持带有内联依赖元数据的单文件脚本：

# /// [uv]
# dependencies = ["requests"]
# ///

import requests
print(requests.get("https://astral.sh").status_code)

 然后直接运行：

uv run example.py

 UV会自动处理依赖并在隔离环境中运行脚本

1.4.4、pip兼容接口

UV提供了pip兼容的接口，可直接替代pip命令：

# 编译依赖
uv pip compile requirements.in --output-file requirements.txt

# 安装锁定依赖
uv pip sync requirements.txt

1.5、UV命令速查表

命令	描述
uv init <项目名>	创建新项目
uv venv	创建虚拟环境
uv add <包名>	添加依赖
uv remove <包名>	移除依赖
uv run <脚本>	运行脚本
uv lock	生成锁文件
uv sync	同步环境与依赖
uv python install <版本>	安装python版本
uv tool install <工具>	安装Python工具
uvx <工具>[参数]	运行Python工具

2、npx

npx是npm包管理器自5.2.0版本起内置的工具，全称为“Node Package Execute”，核心功能是临时执行Node.js模块命令。它简化了命令行工具的调用流程，无需预先全局或本地安装依赖包即可直接运行特定命令，尤其适合一次性或实验性操作。

npm的核心操作是包的安装与管理（install、uninstall等），而npx专注于“按需执行”。npm负责持久化依赖管理，npx负责临时或一次性操作的轻量化执行。

主要优势包括：

1. 临时安装可执行依赖包：无需全局安装，避免环境污染
2. 自动执行依赖包命令：安装完成后自动运行
3. 自动加载 node_modules 中的依赖：无需手动指定 $PATH
4. 可执行特定版本的命令：便于测试不同版本
5. 支持执行 GitHub 代码仓库：扩展了使用场景

2.1、npx基本用法

2.1.1、执行本地依赖包命令

若项目中已安装某个包（如knex），可直接运行其命令：

npx knex migrate:latest

无需全局安装knex，也无需手动配置package.json的scripts

2.1.2、临时安装并运行包

运行未安装的包（执行后自动删除）：

npx create-react-app my-app  # 临时安装 create-react-app 并执行

2.1.3、指定版本运行

运行特定版本的包：

npx eslint@7.0.0 --version  # 使用 7.0.0 版本的 ESLint

2.1.4、执行远程代码

 直接运行GitHub仓库中的代码：

npx https://gist.github.com/user/test  # 执行远程脚本

2.1.5、交互式命令模式

 进入包的交互式环境（如node REPL）：

npx node@14  # 临时使用 Node.js 14 版本

 2.2、npx使用示例

传统方式：先全局安装脚手架工具，再使用

# 安装
npm install fast-create-app -g
# 使用
fast-create-app create-app test

传统方式的缺点：

1. 全局污染：全局安装的包会影响整个系统环境
2. 版本冲突：不同项目可能需要同一工具的不同版本
3. 权限问题：全局安装通常需要管理员权限
4. 更新困难：全局包不会随项目依赖自动更新
5. 存储占用：长期积累大量不再使用的全局包

npx 方式：一步到位，无需全局安装

npx fast-create-app create-app test

npx 的优势：

1. 按需临时安装，用完即删
2. 自动使用最新版本的包
3. 可同时使用不同版本的工具
4. 不需要额外的管理员权限

通过 npx，开发者可以更灵活地使用 npm 生态中的工具，无需担心全局环境污染，特别适合尝试新工具、执行一次性命令和管理多版本依赖的场景。

2.3、npx原理

npx 的工作原理可以概括为以下几个步骤： 

1、查找执行路径：当执行 npx xxx 命令时，npx 会按照以下顺序查找可执行文件：

• 首先检查 $PATH 环境变量中是否存在该命令
• 然后查找当前项目的 node_modules/.bin 目录
• 如果都没找到，则临时从 npm registry 安装该包

2、临时安装机制：若需要临时安装，从 npm 仓库下载包到临时目录（通常位于 ~/.npm/_npx）。命令执行完成后，临时安装的包会被自动删除，不会留下任何痕迹。

3、缓存机制：频繁使用的包会被缓存，避免重复下载。

2.4、npx执行优先级机制

当执行命令时，npx遵循三级查找逻辑

1、本地项目依赖：优先在当前项目的node_modules/.bin目录中查找目标命令，适配项目级工具调用（如项目内配置的ESLint、Jest等）。

2、全局安装包：若本地未找到，检查用户全局安装的npm包（通过npm install -g安装的模块）。

3、临时下载执行：若前两步均未找到，npx会自动从npm仓库下载目标包到临时目录，执行完成后立即清理，避免磁盘空间浪费。