MCP Chat API

MCP聊天API

基于FastAPI的聊天API，具有组织良好、可扩展的结构。

项目结构

app/
├── __init__.py              # Package initialization
├── main.py                  # FastAPI application entry point
├── api/                     # API layer
│   ├── __init__.py
│   ├── dependencies.py      # Dependency injection
│   └── routes/              # API route handlers
│       ├── __init__.py      # Route aggregation
│       └── chat.py          # Chat endpoints
├── core/                    # Core configuration
│   ├── __init__.py
│   └── config.py            # Application settings
├── db/                      # Database configuration
│   └── __init__.py
├── models/                  # Database models (ORM)
│   └── __init__.py
├── schemas/                 # Pydantic schemas
│   ├── __init__.py
│   └── chat.py              # Chat-related schemas
├── services/                # Business logic
│   ├── __init__.py
│   └── chat_service.py      # Chat service implementation
├── middleware/              # Custom middleware
│   └── __init__.py
└── utils/                   # Utility functions
    ├── __init__.py
    └── logger.py            # Logging configuration

入门指南

安装

1. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 创建一个 .env 文件（可选）：

# Copy from example if it exists, or create manually
APP_NAME=MCP Chat API
DEBUG=False
ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:5173

运行应用程序

自动重新加载的开发模式：

uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

生产方式：

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

API文档

运行后，访问：

• Swagger用户界面: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc
• OpenAPI JSON: http://localhost:8000/openapi.json

API终点

健康检查

• GET /health -健康检查端点

聊天端点（v1）

• POST /api/v1/chat/ -发送聊天消息
• POST /api/v1/chat/sessions -创建新的聊天会话
• GET /api/v1/chat/sessions -列出所有会话
• GET /api/v1/chat/sessions/{session_id} -获取特定会话
• DELETE /api/v1/chat/sessions/{session_id} -删除会话
• GET /api/v1/chat/sessions/{session_id}/messages -获取会话消息

发展

建筑

该应用程序遵循分层架构：

1. API层 (app/api/)：HTTP端点和请求/响应处理
2. 服务层 (app/services/)：业务逻辑和编排
3. 数据层 (app/models/, app/db/)：数据模型和数据库访问
4. 架构层 (app/schemas/)：使用Pydantic进行请求/响应验证

添加新端点

1. 在中创建架构 app/schemas/
2. 在中添加业务逻辑 app/services/
3. 在中创建路由处理程序 app/api/routes/
4. 在中注册路由器 app/api/routes/__init__.py

配置

应用程序设置通过以下方式管理 app/core/config.py 使用 pydantic-settings. 可以通过环境变量或 .env 文件。

数据库集成

要添加数据库支持，请执行以下操作：

1. 取消注释中的数据库设置 app/core/config.py
2. 在中添加SQLAlchemy模型 app/models/
3. 在中配置数据库连接 app/db/__init__.py
4. 更新服务以使用数据库而不是内存存储

测试

使用pytest运行测试：

pytest

在中创建测试 tests/ 目录遵循与相同的结构 app/.

后续步骤

• \[\]与实际的AI/MCP后端集成
• \[\]添加身份验证和授权
• \[\]实现数据库持久化
• \[\]添加速率限制
• \[\]设置日志记录和监控
• \[\]添加综合测试
• \[\]配置部署（Docker等）

许可证

\[您的许可证在这里\]