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MCP Server · AI代理

Fastmcp Multi Server

FastMCP多服务器集合是一个基于模型上下文协议(MCP)的多功能服务集成工具,提供天气警报、数学运算和用户管理等功能,适用于需要多服务协同的应用场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 7
数学运算Python位置天气用户管理

快速开始

作者 / 组织
subhashbs36
提供方
subhashbs36

工具数量

7

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

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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

Fastmcp Multi Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 7 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,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

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

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 对应的运行时,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 7 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

FastMCP多服务器集合

全面 模型上下文协议(MCP) 服务器集合,通过提供多种专业服务来展示MCP的强大功能:天气警报、数学运算和用户管理。该项目展示了如何使用FastMCP和LangChain在单个应用程序中构建、集成和编排多个MCP服务器。

🚀 特性

🌤️ 天气服务器

  • 实时天气警报:使用美国国家气象局API获取美国任何州的活跃天气警报
  • 详细预测:检索任何地理位置的综合天气预报
  • 专业的API集成:强大的错误处理和速率限制

🧮 数学服务器

  • 基本操作:加法、减法、乘法和除法
  • 错误处理:带零校验保护的安全分区
  • 类型安全:正确的类型注释和验证

👤 用户名服务器

  • 用户身份:简单的用户识别服务
  • HTTP传输:演示可流式传输的HTTP协议
  • 可扩展:易于扩展,可提供额外的用户服务

🤖 智能客户端

  • 多服务器集成:无缝连接到所有MCP服务器
  • AI 代理:使用谷歌的Gemini 2.0 Flash模型进行智能响应
  • LangGraph集成:实现ReAct代理模式以进行复杂推理

📋 先决条件

  • Python 3.11或更高版本
  • Gemini模型的Google API密钥
  • 天气数据的互联网连接

🛠️ 安装

  1. 克隆存储库:
   git clone 
   cd fastmcp-multi-server
  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
   # Or using uv
   uv sync
  1. 设置环境变量:

创建一个 .env 项目根目录中的文件:

   GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here

🚀 用法

运行单个服务器

气象服务器(STDIO传输)
python weatherserver.py
数学服务器(STDIO传输)
python mathserver.py
用户名服务器(HTTP传输)
python username_server.py

用户名服务器将于启动 http://localhost:8000/mcp

运行完整演示

python client.py

这将演示所有三台服务器协同工作:

  1. 数学计算:“(3+5)x 12?”→ 退货:96
  2. 天气查询“纽约的天气警报是什么?”→ 返回当前纽约警报
  3. 用户标识“我叫什么名字?”→ 返回:“Subhash班加罗尔Satheesha”

🏗️ 建筑

graph TB
    A[Client with Gemini AI] --> B[MultiServerMCPClient]
    B --> C[Math Server - STDIO]
    B --> D[Weather Server - STDIO]
    B --> E[Username Server - HTTP]
    
    C --> F[Basic Math Operations]
    D --> G[National Weather Service API]
    E --> H[User Identity Service]

服务器详细信息

服务器传输端口用途
数学服务器STDIO-数学运算
天气服务器STDIO-来自NWS API的天气数据
用户名服务器HTTP8000用户标识

📡 api参考

天气服务器工具

get_alerts(state: str) -> str

获取美国某个州的活跃天气警报。

  • 参数: state -两个字母的美国州代码(例如“NY”、“CA”)
  • 退货:带有活动警报的格式化字符串
get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str

获取特定坐标的天气预报。

  • 参数:

- latitude -纬度坐标 - longitude -经度坐标

  • 退货:5天预报,含详细信息

数学服务器工具

add(a: int, b: int) -> int

将两个整数相加。

subtract(a: int, b: int) -> int

减去两个整数。

multiply(a: int, b: int) -> int

将两个整数相乘。

divide(a: int, b: int) -> float | None

除以两个整数(如果除以零,则返回None)。

用户名服务器工具

username_tool() -> str

获取当前用户名。

  • 退货:“Subhash班加罗尔Satheesha”

🔧 配置

传输协议

本项目演示了MCP传输协议:

  1. STDIO传输:由数学和天气服务器使用

- 通过标准输入/输出进行通信 - 非常适合命令行工具和脚本

  1. HTTP传输:由用户名服务器使用

- RESTful API通信 - 更适合web服务和微服务

定制

  1. 修改用户数据:编辑 username_server.py 返回动态用户信息
  2. 添加数学运算:扩展 mathserver.py 具有更复杂的数学函数
  3. 天气来源:在中集成其他天气API weatherserver.py

🛡️ 错误处理

  • 网络超时:天气API调用超时30秒
  • API错误:妥善处理NWS API故障
  • 除以零:具有错误检查功能的安全数学运算
  • 坐标无效:天气预报请求的验证

🤝 贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

📊 项目统计

  • 代码行: ~200
  • MCP服务器: 3
  • 传输协议:2(STDIO,HTTP)
  • 外部API:1(国家气象局)
  • 人工智能集成:谷歌双子座2.0 Flash

🔮 未来的增强功能

  • \[\]添加身份验证和授权
  • \[\]实现天气数据缓存
  • \[\]添加更多数学函数(三角学、统计学)
  • \[\]整合其他天气服务提供商
  • \[\]添加全面的日志记录和监控
  • \[\]Docker容器化
  • \[\]易于交互的Web UI

______________________________________________________________________

内置于❤️ 使用模型上下文协议和FastMCP

工具与能力

工具数量

7

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

多服务集成Python本地部署模型上下文协议天气服务数学运算用户管理AI代理

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 7 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 运行环境,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。
  • 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

Fastmcp Multi Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Fastmcp Multi Server 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Fastmcp Multi 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 Multi 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 Multi 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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