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MCP Server · AI代理

Fastmcp Streamable Middleware

一个基于FastMCP和FastAPI的MCP协议服务器,提供数学运算工具并通过流式HTTP协议进行高效通信。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
数学运算FastAPI中间件Python

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作者 / 组织
ajafry
提供方
ajafry

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3

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MCP World

选型结论

Fastmcp Streamable Middleware 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 3 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 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。

详细介绍

利用中间件的远程MCP服务器(流式HTTP)

展示如何构建和集成 模型上下文协议(MCP) 服务器使用 FastMCP 随着 快速API该项目实现了一个数学运算服务器,该服务器通过MCP协议提供加法、减法和乘法工具。

🚀 特性

  • MCP服务器实现:采用FastMCP构建,实现无缝LLM工具集成
  • FastAPI集成:将MCP服务器装载到FastAPI应用程序中
  • 流式HTTP协议:使用高效的流式HTTP传输进行客户端-服务器通信
  • 自定义中间件:演示用于请求日志记录和工具管理的中间件实现
  • 数学工具:将三个数学运算(加、减、乘)作为MCP工具公开
  • 健康监测:包括用于监视服务器状态的健康检查端点

🏗️ 建筑

服务器组件

  1. FastMCP服务器 (server.py):

- 使用数学工具初始化FastMCP服务器 - 实现用于日志记录和工具管理的自定义中间件 - 使用流式HTTP协议进行高效通信 - 在FastAPI中挂载以实现统一部署

  1. 自定义中间件 (shared/simple_fastmcp_middleware.py):

- 记录传入请求和工具调用 - 提供工具可用性和使用情况的可见性 - 演示中间件生命周期挂钩

  1. MCP客户端 (client.py):

- 使用StreamableHttpTransport连接到MCP服务器 - 列出服务器上的可用工具 - 演示基本的客户端-服务器交互

📋 先决条件

  • Python 3.8+
  • FastMCP库
  • FastAPI框架

🛠️ 安装

  1. 克隆存储库:
git clone 
cd fast-mcp
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt

🚀 用法

启动服务器

使用uvicorn运行MCP服务器:

uvicorn server:app --reload --port 8000

服务器将于启动 http://localhost:8000 具有以下端点:

  • 健康检查: GET /health
  • MCP协议: /simple-mcp/mcp/* (已安装MCP服务器)

运行客户端

在单独的终端中,运行客户端以测试连接:

python client.py

这将连接到服务器并列出所有可用工具。

🔧 关键实施细节

在FastAPI中安装MCP服务器

该项目演示了如何在FastAPI应用程序中挂载FastMCP服务器:

# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP("Math Operations Server")
mcp.add_middleware(SimpleMiddleware())

# Create FastAPI app and mount MCP server
mcp_app = mcp.http_app(transport="streamable-http")
app = FastAPI(lifespan=mcp_app.lifespan)
app.mount("/simple-mcp", mcp_app)

可流式HTTP传输

该项目使用流式HTTP协议进行高效的客户端-服务器通信:

# Server side
mcp_app = mcp.http_app(transport="streamable-http")

# Client side
client = Client(StreamableHttpTransport("http://localhost:8000/simple-mcp/mcp"))

自定义中间件实现

这 SimpleMiddleware 类演示了如何为以下对象实现自定义中间件:

  • 请求日志记录和监控
  • 工具可用性跟踪
  • 工具调用日志记录
class SimpleMiddleware(Middleware):
    async def on_request(self, context: MiddlewareContext, call_next):
        self.log_info(f"*** on_request inside MCP server")
        return await call_next(context)

    async def on_call_tool(self, context: MiddlewareContext, call_next):
        # Log tool invocations
        return await call_next(context)

工具定义

使用FastMCP装饰器定义数学工具:

@mcp.tool()
def add(a: float, b: float) -> float:
    """Add two numbers together."""
    return a + b

🧪 可用工具

服务器公开了三个数学工具:

  1. 添加(a,b):将两个数字相加
  2. 减去(a,b):从第一个数字中减去第二个数字
  3. 乘(a,b):将两个数字相乘

🔍 API终点

  • GET /health -健康检查端点
  • POST /simple-mcp/mcp/tools/list -列出可用的MCP工具
  • POST /simple-mcp/mcp/tools/call -调用MCP工具
  • GET /simple-mcp/mcp/protocol -MCP协议信息

🏁 这种架构的好处

  1. 统一部署:REST API和MCP工具都在一个服务器下
  2. 高效通信:流式HTTP协议减少了开销
  3. 中间件支持:自定义日志记录、身份验证和监控
  4. 可扩展性:FastAPI的性能与MCP的协议效率
  5. 开发经验:热重新加载和全面记录

🤝 贡献

请随时提交问题、功能请求或拉取请求,以改进此演示项目。

📄 许可证

本项目作为示范和学习资源提供。

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

MCP协议Python本地部署FastAPI流式HTTP数学运算中间件

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 3 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。
  • 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 Streamable Middleware 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 Streamable Middleware 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 Streamable Middleware 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 Streamable Middleware 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 Streamable Middleware 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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