简易FastAPI + MCP + Gemini CLI演示
视频 该链接的中文翻译可以是:“https://drive.google.com/file/d/1Eu4Cm78XYP3vP1GNpWaKmjtq1DgRHtqV/view?usp=sharing(谷歌云端硬盘文件链接)”。不过,需要注意的是,直接翻译网址并没有实际意义,因为网址本身是全球通用的,不依赖于语言。这里的翻译主要是为了说明网址的结构和用途,让用户了解这是一个指向谷歌云端硬盘文件的链接。在实际使用中,我们通常直接提供网址本身,而不是翻译后的文本 一个展示FastAPI与Gemini CLI中MCP(模型上下文协议)集成的最小示例。
文件
app.py- 简单的FastAPI应用程序,带/hello终端节点mcp_server.py- 带有MCP服务器的say_hello工具.gemini/settings.json- Gemini CLI MCP 配置
设置
- 安装依赖项:
pip install fastapi uvicorn httpx mcp- 安装Gemini命令行界面(CLI):
pip install google-generativeai使用方法
1. 启动FastAPI应用
python app.py应用程序运行在 http://localhost:8000
2. 启动MCP服务器(在另一个终端中)
python mcp_server.py3. 使用Gemini命令行界面(CLI)
gemini mcp list4. 调用工具
gemini mcp call say_hello直接测试 FastAPI 端点
curl http://localhost:8000/hello预期输出
这个(或:那个,具体根据上下文确定) say_hello 工具应返回:
{
"message": "Hello World"
}
