如何使用 FastAPI 構建 MCP 服務器

哎呀，各位算法界的小伙伴們！今天咱們要聊聊一個超酷的話題——MCP 協議！你可能已經聽說了，Anthropic 推出了這個新玩意兒，目的是讓 AI 代理和你的應用程序之間的對話變得更順暢、更清晰。不過別擔心，為你的 Python 應用程序搭建一個這樣的服務器并不復雜，甚至可以說簡單到讓你懷疑人生！

為什么需要它？

  • 允許 AI 代理與您的應用程序集成
    想象一下，AI 就像你的私人助理，而 MCP 就是它和你家大門之間的鑰匙。

  • 將復雜性從人類開發者轉移到 AI 代理
    讓 AI 去操心那些繁瑣的邏輯吧，咱就負責躺平享受成果。

  • 簡化將 AI 連接到眾多工具和數據源的過程
    不管你是想連數據庫還是接 API，MCP 都能幫你搞定。

如果 MCP 成為下一個行業標準（已經火起來了，看起來可能性非常之大），那你只能選擇跟上潮流。畢竟，別人家的 AI 都在忙著自動集成，你總不能還手動敲代碼吧？更何況，等你看到實現它所需的代碼量時，你會覺得自己簡直是個天才！

如何做？

創建具有所需功能的 FastAPI 服務器

（如果你已經有了一個，請直接跳過此步驟）

FastAPI 的入門教程肯定比我的講解更專業，但我會盡量用接地氣的方式給你講清楚：

安裝依賴項：
pip install uvicorn, fastapi
創建一個 FastAPI 服務器：
from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")
async def root():return {"message": "MCP 超級酷"}  # 返回一條消息，告訴世界 MCP 很棒

對于應用的每個功能，編寫一個“路徑操作”——也就是分配給特定路徑的函數（比如這里的根函數位于路徑 / 下），執行 HTTP 操作（GET、POST、PUT、DELETE…）。然后用 uvicorn 運行你的應用：

uvicorn main:app --reload

搞定！你的 FastAPI 應用現在可以在 http://127.0.0.1:8000 上訪問啦。接下來，讓我們把它升級成一個真正的 MCP 服務器！

插圖

從 FastAPI 到 MCP 服務器

安裝開源工具 fastapi-mcp：

pip install fastapi-mcp ## 這行代碼價值一個億

特性

  • 直接集成 - 將 MCP 服務器直接掛載到您的 FastAPI 應用中
  • 零配置要求 - 只需將其指向您的 FastAPI 應用即可正常運行
  • 自動發現所有 FastAPI 端點并轉換為 MCP 工具
  • 保留請求模型和響應模型的架構
  • 保留所有端點的文檔，就像在 Swagger 中一樣
  • 可擴展性 - 在自動生成的工具之外添加自定義 MCP 工具

基礎用法

添加到你的 FastAPI 代碼：

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import add_mcp_server# 您的 FastAPI 應用
app = FastAPI()# 把 MCP 服務器掛載到你的應用上，就像給舞臺裝上聚光燈
add_mcp_server(app,                 # 您的 FastAPI 應用mount_path="/mcp",   # 在哪里掛載 MCP 服務器name="我的 API MCP",   # MCP 服務器的名稱
)

高級玩法

FastAPI - MCP 還有很多隱藏技能，能讓你隨心所欲地定制和控制 MCP 服務器的創建和配置，就像玩一場超級酷炫的游戲：

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import add_mcp_serverapp = FastAPI()mcp_server = add_mcp_server(app,                                    # 你的 FastAPI 應用mount_path="/mcp",                      # MCP 服務器掛載的位置name="My API MCP",                      # MCP 服務器的名字describe_all_responses=True,            # 默認是 False。就像打開一個百寶箱，把所有可能的響應模式都包含在工具描述里，而不只是成功的響應。describe_full_response_schema=True      # 默認是 False。把完整的 JSON 模式包含在工具描述里，而不只是一個對大語言模型友好的響應示例。
)# 你還可以像變魔術一樣，在現有 API 的基礎上添加自定義工具。
@mcp_server.tool()
async def get_server_time() -> str:"""獲取當前服務器時間。就像從時間老人那里偷來一點時間信息"""from datetime import datetimereturn datetime.now().isoformat()

就這樣！MCP 服務器自動生成并可在 http://127.0.0.1:8000/mcp 上訪問。這是一個可以在 Cursor（或者任何支持 SSE 的 AI 代理，據說 Cline 對 MCP 的支持也快來了）中配置的地址。

使用 MCP

通過 SSE 連接 MCP 服務器

當你的集成了 MCP 的 FastAPI 應用運行起來后，你可以用任何支持 SSE 的 MCP 客戶端連接它，比如 Cursor，就像用一把神奇的鑰匙打開寶藏大門：

  1. 啟動你的應用，就像啟動一輛超級跑車。
  2. 在 Cursor -> 設置 -> MCP 里，把你的 MCP 服務器端點的 URL（比如 http://localhost:8000/mcp）作為 SSE 地址，就像給跑車設置目的地。
  3. Cursor 會像一個聰明的小偵探，自動發現所有可用的工具和資源。

通過 mcp - proxy stdio 連接 MCP 服務器

要是你的 MCP 客戶端不支持 SSE，比如 Claude Desktop，也別擔心，我們有辦法：

  1. 啟動你的應用，讓它像個活力滿滿的小機器人一樣跑起來。
  2. 安裝 mcp - proxy，比如：uv tool install mcp-proxy，就像給小機器人裝上一個新的配件。
  3. 在 Claude Desktop 的 MCP 配置文件 (claude_desktop_config.json) 里添加以下內容：
Windows 系統
{"mcpServers": {"my-api-mcp-proxy": {"command": "mcp-proxy","args": ["http://127.0.0.1:8000/mcp"]}}
}
MacOS 系統
{"mcpServers": {"my-api-mcp-proxy": {"command": "/Full/Path/To/Your/Executable/mcp-proxy","args": ["http://127.0.0.1:8000/mcp"]}}
}

在終端里運行 which mcp - proxy 就能找到 mcp - proxy 的路徑，就像在迷宮里找到正確的路。

接下來是什么？

一旦設置完成，AI 代理現在可以通過標準化協議與你的應用程序交互了！你可以通過添加更多端點來擴展你的 MCP 服務器，暴露應用程序的不同功能。

記住，MCP 的目標是讓集成變得簡單——所以千萬別搞得太復雜！從基本功能開始，根據需要逐步擴展。

使用 FastAPI 和 fastapi-mcp 庫的好處在于，你保留了 FastAPI 的所有優勢（比如自動文檔和類型驗證），同時通過最少的額外代碼添加了 MCP 功能。

如果你嘗試了，請告訴我，并別忘了給 fastapi-mcp倉庫加星哦！🌟

好了，今天的任務完成啦！希望這篇幽默風趣的翻譯能讓你輕松掌握如何用 FastAPI 構建 MCP 服務器。要是你覺得有用，記得給我點個贊哈！否則……嗯，你的工作可能就像氣球一樣飛走咯，說不定連你的家人都得跟著緊張一下下呢！😄

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