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MCP Server · AI代理

Awesome MCP FastAPI

一个基于FastAPI的模型上下文协议(MCP)实现,提供增强的工具注册功能和自动文档生成,适用于AI工具管理和大型语言模型集成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
大型语言模型PythonClaude

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作者 / 组织
MR-GREEN1337
提供方
MR-GREEN1337
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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33

仓库热度

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2 个

MCP World

选型结论

Awesome MCP FastAPI 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

出色的MCP快速API

基于FastAPI的模型上下文协议(MCP)的强大实现,具有增强的工具注册表功能,利用了成熟的FastAPI生态系统。

概述

Awesome MCP FastAPI是模型上下文协议的生产就绪实现,通过将其与FastAPI的强大生态系统集成,增强和扩展了标准MCP功能。该项目提供了一个改进的工具注册表系统,使创建、管理和记录大型语言模型(LLM)的AI工具变得更加容易。

为什么这比标准MCP更好

虽然模型上下文协议为将AI模型与工具和数据源连接提供了坚实的基础,但我们的实现提供了几个显著的优势:

FastAPI成熟的生态系统

  • 生产就绪Web框架:基于FastAPI构建,FastAPI是一个高性能的现代web框架,具有自动生成OpenAPI文档的功能。
  • 依赖注入:利用FastAPI强大的依赖注入系统,使代码更易于维护和测试。
  • 中间件支持:易于与身份验证、监控和其他中间件组件集成。
  • 内置验证:Pydantic集成,用于强大的请求/响应验证和数据建模。
  • 异步支持:对高并发应用程序的异步/等待模式的一流支持。

增强的工具注册表

我们的实现通过以下方式改进了标准MCP工具注册表:

  • 自动文档生成:工具以MCP格式和OpenAPI规范自动记录。
  • 改进的类型提示:增强类型信息提取,以获得更好的工具和IDE支持。
  • 更丰富的模式定义:用于工具输入和输出的更具表现力的JSON模式定义。
  • 更好的错误处理:带有详细信息的结构化错误响应。
  • 增强的Docstring支持:更好地从Python文档字符串中提取文档。

附加功能

  • CORS支持:为跨源请求做好准备,使其易于与web应用程序集成。
  • 寿命管理:通过FastAPI的生命周期API进行适当的资源初始化和清理。

入门指南

先决条件

  • Python 3.10+

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/awesome-mcp-fastapi.git
cd awesome-mcp-fastapi

# Create a virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -e .

运行服务器

uvicorn src.main:app --reload

访问http://localhost:8000/docs查看OpenAPI文档。

用法

创建工具

from fastapi import FastAPI
from src.utils.tools import auto_tool, bind_app_tools

app = FastAPI()
bind_app_tools(app)

@auto_tool(
    name="calculator",
    description="Perform basic arithmetic operations",
    tags=["math"]
)
@app.post("/api/calculator")
async def calculator(operation: str, a: float, b: float):
    """
    Perform basic arithmetic operations.
    
    Parameters:
    - operation: The operation to perform (add, subtract, multiply, divide)
    - a: First number
    - b: Second number
    
    Returns:
    The result of the operation
    """
    if operation == "add":
        return {"result": a + b}
    elif operation == "subtract":
        return {"result": a - b}
    elif operation == "multiply":
        return {"result": a * b}
    elif operation == "divide":
        if b == 0:
            return {"error": "Cannot divide by zero"}
        return {"result": a / b}
    else:
        return {"error": f"Unknown operation: {operation}"}

通过MCP访问工具

LLM可以通过模型上下文协议发现和使用您的工具。使用Claude的示例:

You can perform calculations using the calculator tool. Try calculating 42 * 13.

Claude会自动找到并使用您的计算器工具进行计算。

建筑

我们的应用程序遵循模块化架构:

src/
├── api/              # API endpoints
│   └── v1/           # API version 1
├── core/             # Core functionality
│   └── settings.py   # Application settings
├── db/               # Database connections
│   └── models/       # Database models
├── main.py           # Application entry point
└── utils/            # Utility functions
    └── tools.py      # Enhanced tool registry

Docker支持

使用Docker构建和运行:

docker build -t awesome-mcp-fastapi .
docker run -p 8000:8000 --env-file .env awesome-mcp-fastapi

贡献

欢迎投稿!请随时提交拉取请求。

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息,请参阅许可证文件。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

FastAPIPython本地部署模型上下文协议AI工具管理自动文档生成大型语言模型

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Awesome MCP FastAPI 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Awesome MCP FastAPI 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Awesome MCP FastAPI 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Awesome MCP FastAPI 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Awesome MCP FastAPI 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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