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MCP Server · 运维云端

FastMCP Production-Ready Server

一个生产就绪的FastMCP服务器,支持结构化配置、测试和部署,包括Neo4j连接工具和CI/CD脚手架。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 3
服务器部署DockerCI/CD

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
aliaksandr-liapin
提供方
aliaksandr-liapin

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

FastMCP Production-Ready Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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 3 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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

快速mcp服务器

PRD:FastMCP生产就绪服务器

1.目的

构建一个结构化、可配置、可测试的生产就绪FastMCP服务器,并为本地、容器化和Azure部署做好准备。将Neo4j连接作为工具,并提供CI/CD脚手架。

2.目标

  • 将项目组织成基于包的结构。
  • 提供环境驱动的配置(HOST/PORT、应用程序名称、Neo4j证书)。
  • 添加结构化日志(JSON)。
  • 添加Neo4j工具:健康检查和查询工具。
  • 提供测试、Docker、Docker Compose和Azure部署模板。
  • 为测试和可选部署提供CI工作流。

3.非目标

  • 全面强化生产安全(秘密管理、网络策略)。
  • 特定于域的Neo4j模式或复杂查询库。
  • 全监控/可观察性堆栈。

4.目标环境

  • Python 3.10.19
  • FastMCP 2.14.5
  • Neo4j 5.25.0
  • macOS上的本地开发,Azure上的生产(容器应用或应用服务)

5.功能要求

5.1服务器

  • 必须使用环境中的名称启动FastMCP服务器。
  • 必须从环境绑定到HOST和PORT。
  • MCP端点位于/MCP。

5.2工具

  • greet(name:str)->str返回“你好,{name}!”。
  • neo4j_health()->带异常字符串的“ok”或“error”。
  • neo4j_query(密码:str,参数:dict |无=无,限制:int=50)->列表\[字典\]

- 上限为1..1000。 - 失败时返回记录字典列表或〔{“error”:“…”}〕。

5.3配置

  • 读取这些变量:

- APP_NAME - 主机 - 端口 - LOG_LEVEL - NEO4J_URI - NEO4J_USER - NEO4J_密码

  • 提供.env.example.模板。

5.4日志记录

  • 将JSON日志发送到stdout。
  • 包括时间(UTC ISO)、级别、记录器、消息和exc_info(如果存在)。

5.5测试

  • 问候工具的基本单元测试。
  • 使用pytest运行。

5.6 Docker与作曲

  • 应用程序容器的Dockerfile。
  • docker-compose.yml与应用程序和Neo4j服务。
  • 应用程序通过以下方式使用Neo4j容器bolt://neo4j:7687.

5.7 Azure部署

  • Azure容器应用模板(containerapp.yaml)。
  • 部署容器应用程序的脚本。
  • 应用服务启动脚本。
  • 应用服务apps_template。
  • 部署应用服务的脚本。
  • 用于CI和可选部署的GitHub操作工作流。

5.8 GitHub秘密(部署)

CI部署作业需要:

  • AZURE_CREDENTIALS(服务主体JSON)
  • AZURE_RG
  • AZURE_LOCATION
  • ACR_LOGIN_SERVER
  • ACR_用户名
  • ACR_密码

仅限应用服务:

  • APP_SERVICE_NAME

仅限容器应用程序:

  • ACA_ENV
  • ACA_APP_NAME

6.项目结构

. ├─ app/ │ ├─ __初始化__南美国家巴拉圭的缩写(Paraguay) │ ├─ config.py │ ├─ 日志.py │ ├─ main.py │ └─ 工具/ │ ├─ __初始化__南美国家巴拉圭的缩写(Paraguay) │ ├─ 问候.py │ └─ neo4j.py ├─ 测试/ │ └─ test_greetings.py ├─ 要求/ │ ├─ base.txt │ └─ dev.txt ├─ .env.example ├─ Dockerfile ├─ docker-compose.yml ├─ startup.sh ├─ 需求.txt ├─ 服务器.py ├─ 蔚蓝/ │ ├─ 应用程序参数 │ └─ containerapp.yaml ├─ 脚本/ │ ├─ deploy_aa.sh │ └─ 部署appservice.sh └─ .github/ └─ 工作流/ └─ ci-deploy.yml

6.1快速入门

当地:

  1. 从.env.example创建.env文件,并根据需要调整值。
  2. 安装deps:pip安装-r要求/dev.txt
  3. 运行测试:pytest
  4. 启动服务器:python-m app.main
  5. 打开:http://127.0.0.1:8000/mcp

Docker:

  1. 构建并运行:docker compose up--Build
  2. 打开:http://127.0.0.1:8000/mcp
  3. Neo4j浏览器:http://127.0.0.1:7474

Azure应用服务(手动):

  1. 为ACR设置所需的环境变量和机密。
  2. 运行:bash脚本/deploy_appservice.sh

Neo4j环境变量(Neo4j工具需要):

  • NEO4J_URI
  • NEO4J_USER
  • NEO4J_密码

MCP客户端标头(无状态可流式传输http):

  • 接受:应用程序/json、文本/事件流
  • 内容类型:应用程序/json

邮递员导入(无状态收集):

{
  "info": {
    "name": "FastMCP Neo4j (Stateless)",
    "schema": "https://schema.getpostman.com/json/collection/v2.1.0/collection.json"
  },
  "item": [
    {
      "name": "neo4j_health",
      "request": {
        "method": "POST",
        "header": [
          { "key": "Accept", "value": "application/json, text/event-stream" },
          { "key": "Content-Type", "value": "application/json" }
        ],
        "body": {
          "mode": "raw",
          "raw": "{\n  \"jsonrpc\": \"2.0\",\n  \"id\": \"h1\",\n  \"method\": \"tools/call\",\n  \"params\": {\n    \"name\": \"neo4j_health\",\n    \"arguments\": {}\n  }\n}"
        },
        "url": {
          "raw": "http://{{host}}:{{port}}/mcp",
          "protocol": "http",
          "host": ["{{host}}"],
          "port": "{{port}}",
          "path": ["mcp"]
        }
      }
    },
    {
      "name": "neo4j_query",
      "request": {
        "method": "POST",
        "header": [
          { "key": "Accept", "value": "application/json, text/event-stream" },
          { "key": "Content-Type", "value": "application/json" }
        ],
        "body": {
          "mode": "raw",
          "raw": "{\n  \"jsonrpc\": \"2.0\",\n  \"id\": \"q1\",\n  \"method\": \"tools/call\",\n  \"params\": {\n    \"name\": \"neo4j_query\",\n    \"arguments\": {\n      \"cypher\": \"MATCH (n) RETURN n LIMIT 5\",\n      \"parameters\": {}\n    }\n  }\n}"
        },
        "url": {
          "raw": "http://{{host}}:{{port}}/mcp",
          "protocol": "http",
          "host": ["{{host}}"],
          "port": "{{port}}",
          "path": ["mcp"]
        }
      }
    }
  ],
  "variable": [
    { "key": "host", "value": "127.0.0.1" },
    { "key": "port", "value": "8000" }
  ]
}

7.建筑

7.1组件图(ASCII)

流程图TB 应用程序\[“fastmcp应用程序 app/main.py 工具/\*.py config.py logging.py“\] Neo4j\[“Neo4j数据库 bolt://host:7687"\] MCP\[“/MCP端点”\]

应用程序\Neo4j 应用程序-->MCP

7.2运行时流(ASCII)

开始 ->负载设置 ->配置JSON日志记录 ->创建FastMCP ->注册工具 ->run(主机、端口)

7.3部署图(ASCII)

当地: 开发人员->Python->FastMCP->/mcp

Docker: 开发者->Docker->容器(FastMCP)->Neo4j容器

Azure容器应用程序: GitHub操作->ACA->容器(FastMCP)

Azure应用服务: GitHub操作->应用服务->startup.sh->FastMCP

8.详细实施要求

8.1应用程序/配置文件

  • 具有env默认值的数据类设置。
  • get_settings()返回设置。

8.2应用程序/日志.py

  • JsonFormatter,其中ensure_ascii=True。
  • configure_logging(level)设置根处理程序和级别。

8.3 app/main.py

  • create_app(设置)返回已注册工具的FastMCP。
  • main()加载设置并与主机/端口一起运行。

8.4应用程序/工具/neo4j.py

  • 使用neo4j。带有缓存驱动程序的GraphDatabase.driver。
  • 健康检查使用“正常返回1”。
  • 查询返回字典列表,处理错误。

8.5服务器.py

  • 调用app.main.main以获得兼容性。

9.安全和配置

  • repo中没有存储任何秘密。
  • .env.example.是安全默认值。
  • 用于在生产中提供机密的Azure应用程序设置。

10.操作注意事项

  • 日志记录是JSON,用于摄取到Azure日志记录中。
  • Neo4j连接错误不应导致服务器在启动时崩溃。
  • Neo4j查询工具是最小的,应该限制在生产环境中。

11.风险和缓解措施

  • 无边界查询:强制限制上限。
  • 凭据泄漏:避免提交.env,使用Azure设置。
  • 可用性:允许通过Azure重新启动容器。

12.测试计划

  • 问候工具的单元测试。
  • 可选:在docker compose中添加Neo4j的集成测试。

13.验收标准

  • 服务器使用env HOST/PORT运行。
  • /mcp端点响应。
  • 问候工具返回正确的字符串。
  • 当数据库可访问时,neo4j_health返回“ok”。
  • neo4j_query返回有效查询的行。
  • docker compose带来了app+neo4j。
  • CI运行pytest。
  • Azure模板和脚本已存在。

14.里程碑

  1. 重构项目并添加配置/日志/工具。
  2. 添加测试并拆分要求。
  3. 添加Docker并编写。
  4. 添加Azure模板和脚本。
  5. 添加CI工作流。

15.开放式问题

  • 最终的Neo4j模式和查询模式。
  • Azure目标:容器应用与主要应用服务。
  • 秘密管理策略(密钥库等)。

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

服务器部署Python本地部署Neo4j工具CI/CDDockerAzure部署

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

FastMCP Production-Ready Server 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

FastMCP Production-Ready Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

FastMCP Production-Ready Server 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。

FastMCP Production-Ready Server 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。

FastMCP Production-Ready Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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