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MCP Server · AI代理

FastAPI MCP Demo Server

基于FastAPI和Gemini CLI构建的MCP协议服务器,提供数学计算和问候服务。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 2
数学计算FastAPIPython本地部署

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
MAIMOONA-ISLAM
提供方
MAIMOONA-ISLAM

工具数量

2

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

FastAPI MCP Demo Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 2 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

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

仅本地运行

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 2 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

使用FAST MCP的MCP服务器

这是一个使用以下工具构建的MCP服务器示例 快速API 并与 Gemini CLI.

存储库: git@github.com:MAIMOONA-ISLAM/MCP-Server-using-FAST-MCP.git

特性

  • FastAPI Web服务器 使用REST端点
  • MCP协议服务器 用于Gemini CLI集成
  • 数学运算 (总和计算)
  • 迎宾服务 (个性化问候)

项目结构

mcp_fastapi_server/ .gemini/ settings.json # Gemini settings demo/ README.md # Demo documentation screen_recording(1).mp4 # Demo video __pycache__/ # Python cache files .gitattributes # Git attributes .gitignore # Git ignore rules main.py # FastAPI web server mcp_config.json # Gemini CLI configuration README.md # This file requirements.txt # Python dependencies simple_mcp_server.py # Simple MCP protocol server

安装说明

1.安装依赖项

ash pip install -r requirements.txt

2.运行FastAPI服务器

ash uvicorn main:app --reload --port 8000

服务器将在以下位置可用:http://localhost:8000

API文件:http://localhost:8000/docs

3.测试MCP服务器

ash python simple_mcp_server.py

4.配置Gemini CLI

将mcp_config.json复制到Gemini CLI配置目录:

\`灰烬

在Windows上

复制mcp_config.json%APPDATA%\\gemini\\mcp-config.json

在macOS/Linux上

cp-mcp.config.json ~/.config/mcp.confug.json \`

可用端点

FastAPI端点

  • GET/-服务器状态
  • POST/sum-计算两个数字的总和
  • POST/greet-生成问候语

MCP工具

  • calculate_sum-计算两个数字的和
  • greet_user-生成个性化问候

使用示例

FastAPI使用情况

\`灰烬

测试总和终点

卷曲-X POST”http://localhost:8000/sum" \ -H“内容类型:应用程序/json” \ -d'{“a”:5,“b”:3}'

测试问候端点

卷曲-X POST”http://localhost:8000/greet" \ -H“内容类型:应用程序/json” \ -d'{“name”:“World”}' \`

Gemini CLI使用情况

\`灰烬

列出可用的MCP工具

gemini mcp列表

使用MCP工具

gemini mcp调用calculate_sum-a 5-b3 gemini mcp呼叫greet_user--名称“Alice” \`

演示

查看演示/文件夹:

  • 演示MCP服务器运行的屏幕录制
  • 其他演示文档
  • 服务器设置和Gemini CLI MCP命令示例

需求

看 requirements.txt 查看Python依赖项的完整列表。

许可证

该项目是开源的,可用于教育目的。

贡献

请随时提交问题和增强请求!

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

FastAPIPython本地部署MCP协议数学计算问候服务

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 2 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AI代理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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常见问题

5 条

FastAPI MCP Demo 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。

FastAPI MCP Demo 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。

FastAPI MCP Demo 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。

FastAPI MCP Demo 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。

FastAPI MCP Demo 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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