柚子的旅行: 透過「MCP」與Claude 桌面板實現T100數據存取

由 Claude 提出的 MCP ，提供了 Python 的 MCP SDK 工具，可作為橋接 T100 ERP 與現在大多數可支持 MCP 的 ai 模型，如 ChatGPT、Gemini 和 Claude。此方案在賦予 AI 直接查詢和理解 ERP 系統內龐大數據的能力，從而釋放數據潛能，提升決策效率，並開創全新的智能化應用場景。

為了解決上述挑戰，可利用 MCP 為橋樑，並藉助 Python + Genero 實現 AI 對傳統 ERP 系統的直接數據存取。

我們選擇使用 Python 的 UV 工具：在 windows 上可以透過 uv 建置 mcp 的步驟可以參考

https://dev.to/codemee/shi-yong-uv-guan-li-python-huan-jing-53hg

整體流程也可以參考

https://youtu.be/cdBRAVYZKFo?si=tL6Wj4ryU_MQDWyL

想像的系統架構如下：

+-----------------+      +----------+      +-----------------------+
|   使用者 (Human) |----->|   LLMs   |----->|      MCP Server       |
|(Natural Language)|      |(ChatGPT, |      |(Python UV Application)|
+-----------------+      | Gemini,  |      +-----------------------+
                           | Claude)  |             ^
                           +----------+             | (Web Service Call)
                                                  |
                                     +-----------------------+
                                     |   傳統 ERP 系統       |
                                     |(Web Service Interface)|
                                     +-----------------------+

實施步驟：

利用 uv 建置 python 專案 test_mcps，專案內使用 "mcp[cli]" mcp httpx 等套件

此處也可以參考 https://dev.to/alexmercedcoder/building-a-basic-mcp-server-with-python-5ci7

uv add "mcp[cli]" mcp httpx
設定 T9528.py 如下

下方檔案內的 ERP_SERVER_IP 應換成 T100主機IP，web service 的部分則需要參考 T100 高階 web service開發方式設定

import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 初始化 FastMCP 服务器
mcp = FastMCP("T9528")

# 常量
T100_API_BASE = "https://ERP_SERVER_IP/wtopprd/ws/r/top/asahost"

async def make_nws_request(url: str) -> str:
"""向 T100 API 发起请求，并进行错误处理。"""

async with httpx.AsyncClient() as client:
try:
response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
response.raise_for_status()
return response.json()
except Exception:
return None
@mcp.tool()
async def get_tablename(table_id: str) -> str:
"""指定表格編號，或編號關鍵字，查詢T100系統的表格編號與名稱。

Args:
state: 表格編號或關鍵字 (例如 gzza_t 或 gzxa)
"""
url = f"{T100_API_BASE}/base/qry_tablename?table_id={table_id}"
response = httpx.get(url)
return response.json()
if __name__ == "__main__":
# 初始化并运行服务器
mcp.run(transport='stdio')