FastAPI-MCP

FastAPI-MCP是什么？

FastAPI-MCP是一款基于Python开发的开源工具，专为FastAPI框架设计。它利用MCP协议，将FastAPI应用的端点自动暴露为可供AI模型调用的工具。MCP是一种新兴的开放标准，旨在规范AI模型如何发现、理解和使用外部工具（如API、函数等），从而实现更智能、更统一的交互方式。

核心功能：

FastAPI-MCP的核心在于其“零配置”设计。它能够自动发现FastAPI应用中的所有端点，并将其转化为MCP工具，供AI模型直接调用。这意味着开发者无需手动编写代码或进行复杂的配置，即可实现AI与API的无缝对接。

例如，当用户向支持MCP的AI模型（如Claude）发出指令，如“为ID为12345的用户发送一封提醒邮件”时，FastAPI-MCP能够自动识别并调用相应的邮件发送API，完成任务的执行。这一过程中，开发者无需参与任何额外的开发工作。

此外，FastAPI-MCP还能保留FastAPI端点的请求与响应模式、Swagger文档等信息。这确保了AI模型在调用API时能够获取到准确、一致的数据，提高了交互的可靠性和稳定性。

灵活配置：

尽管FastAPI-MCP以“零配置”为卖点，但它仍然提供了丰富的配置选项，以满足开发者的多样化需求。开发者可以通过简单的代码配置，实现MCP服务器的搭建和定制。

例如，开发者可以指定MCP服务器的名称、基础URL等参数，还可以选择是否暴露所有端点给AI模型。对于需要保护敏感数据的场景，开发者可以通过权限控制功能，仅暴露部分端点给AI模型，确保数据的安全性。

此外，FastAPI-MCP还支持直接挂载到FastAPI应用或单独部署，适应不同架构场景。这使得开发者可以根据实际需求，灵活选择部署方式，提高应用的灵活性和可扩展性。

需求人群：

FastAPI-MCP的适用人群非常广泛，主要面向以下几类开发者：

1. AI开发者：需要快速将AI模型与后端服务集成，实现智能交互的开发者。
2. FastAPI开发者：已经使用FastAPI框架构建应用，希望扩展其功能以支持AI交互的开发者。
3. 自动化流程开发者：需要构建自动化工作流，实现跨系统任务执行的开发者。
4. 数据科学家：需要快速访问和处理数据，以支持AI模型训练和推理的数据科学家。

应用场景：

FastAPI-MCP的发布为多个领域的智能化应用提供了有力支持。以下是一些典型的应用场景：

1. 数据分析：AI代理可以通过API直接访问数据处理端点，实现实时数据分析，为决策提供有力支持。
2. 内容管理：AI工具可以调用CMS接口，高效完成内容的创建、更新和发布工作。
3. 电子商务：AI助手可以通过API查询库存、下单或获取产品信息，提升用户体验和运营效率。
4. 自动化工作流：企业可以通过API实现跨系统的复杂自动化任务，如订单处理、客户服务等。

如何使用FastAPI-MCP？

使用FastAPI-MCP非常简单，只需几步即可完成MCP服务器的搭建和配置。以下是一个基本的使用示例：

pythonfrom fastapi import FastAPIfrom fastapi_mcp import FastApiMCP app = FastAPI(title="My API", description="A simple example API with integrated MCP server") # 初始化FastApiMCP实例，并挂载到FastAPI应用上mcp = FastApiMCP(app, name="My API MCP", base_url="http://localhost:8000")mcp.mount() # 定义一些API端点@app.get("/items/")async def list_items():    return [{"id": 1, "name": "Item 1"}, {"id": 2, "name": "Item 2"}] @app.post("/items/")async def create_item(item: dict):    return {"message": "Item created successfully"} # 运行FastAPI应用if __name__ == "__main__":    import uvicorn    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

在这个示例中，我们首先创建了一个FastAPI应用，并定义了两个简单的API端点。然后，我们初始化了一个FastApiMCP实例，并将其挂载到FastAPI应用上。最后，我们运行了FastAPI应用，MCP服务器即可在指定的URL上运行。

此时，支持MCP的AI客户端（如Claude Desktop、Cursor等）就可以发现并调用这些API端点了。开发者只需在AI客户端中配置MCP服务器的URL，即可实现AI与API的无缝交互。

结语

FastAPI-MCP的发布为AI与API的无缝交互提供了强有力的支持。它以近乎零配置的方式，实现了FastAPI应用与MCP协议的完美融合，为开发者带来了极大的便利。随着MCP协议的普及和应用场景的不断拓展，FastAPI-MCP有望成为AI与API交互的标准工具，推动AI应用的快速落地和发展。

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