Come Creare un Tool MCP in Python per OpenClaw

Se usi OpenClaw, probabilmente ti sei trovato nella situazione in cui il tuo agente AI locale ha bisogno di accedere a un database interno, a un'API o a uno script personalizzato. La soluzione è il Model Context Protocol (MCP). In questo tutorial ti mostro esattamente come scrivere un semplice server MCP in Python e collegarlo a OpenClaw.

Cos'è l'MCP in OpenClaw?

Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard che permette ai modelli AI di interagire con tool locali. Invece di inserire le API key direttamente nell'agente, esponi un server MCP via stdio o HTTP e OpenClaw scoprirà automaticamente gli strumenti disponibili.

Step 1: Scrivere il Tool in Python

Recentemente avevo bisogno che un agente controllasse i log del server. Ecco il server MCP minimale in Python che ho costruito usando l'SDK ufficiale:

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("log_checker")

@mcp.tool()
def get_recent_logs(lines: int = 50) -> str:
    """Fetch the most recent server logs."""
    try:
        with open("/var/log/syslog", "r") as f:
            return "".join(f.readlines()[-lines:])
    except Exception as e:
        return f"Error reading logs: {e}"

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

Step 2: Configurare openclaw.json

Una volta pronto lo script Python, devi dire a OpenClaw dove trovarlo. Apri il tuo file ~/.openclaw/openclaw.json e aggiungi la configurazione del server:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "log_checker": {
        "command": "uv",
        "args": ["run", "/path/to/log_checker.py"]
      }
    }
  }
}

Step 3: Testare l'Agente

Riavvia il gateway OpenClaw e lancia il tuo agente. Ora puoi chiedergli: "Controlla le ultime 20 righe dei log di sistema." L'agente chiamerà autonomamente il tuo tool Python, leggerà l'output e sintetizzerà una risposta.

Costruire tool personalizzati è ciò che rende l'AI locale davvero potente. Isolando la tua logica nei server MCP, mantieni i tuoi agenti modulari e sicuri.

Scritto da Matteo Giardino, un fractional CTO e sviluppatore che costruisce tool AI locali e flussi di lavoro autonomi.