FastMCP 是一个开源的Python 框架,专注于让 MCP 服务器和客户端的搭建变得更简单。它用简洁的装饰器语法,大大减少了冗余代码,还支持智能体和组合 MCP 服务器,能轻松应对复杂应用的开发需求。FastMCP 与 OpenAPI 和 FastAPI 深度集成,让现有的 API 转变为 MCP 服务变得轻而易举。它还具备图像处理能力,客户端功能也很完善。安装时推荐用 uv,开发和使用起来都很方便,特别是搭配 Claude Desktop,体验感更佳。
快速开发:提供高层级接口,开发者不需要处理复杂的协议细节和服务器管理,减少了编写代码的工作量。
简单易用:仅需少量的样板代码即可构建 MCP 服务器,开发者可以通过装饰器的方式,轻松定义工具、资源和提示,大大减少了冗余代码。
Pythonic 风格:充分利用了 Python 的语言特性,让代码编写更加符合 Python 的编程习惯。
功能完整:提供对 MCP 核心规范的完整实现,目前核心功能已经能够满足大多数开发需求,并仍处于活跃开发中。
工具(Tools):定义 LLM 可执行的操作(如计算、API 调用),支持同步和异步函数。
资源(Resources):提供结构化数据访问(如配置信息、用户数据),支持动态路径参数。
上下文(Context):内置日志记录、进度报告、资源读取等能力,增强交互控制。
提示(Prompts):可复用交互模板,指导 LLM 更高效地使用工具。
快速开发:通过高级接口,减少代码量,加速开发。
简洁易用:使用最少的样板代码构建 MCP 服务器。
Pythonic:符合 Python 开发者的习惯。
完整实现:全面支持 MCP 核心规范。
ai 助手工具集:为 AI 助手提供本地功能扩展。
数据库交互:安全地暴露数据库查询功能。
文件处理:读取和处理本地文件。
API 集成:将现有 API 包装为 AI 可用的工具。
智能客服:可以使用 FastMCP 构建服务器,为客服人员提供快速查询知识库、调用数据分析工具等功能
数据分析:通过 FastMCP 将各种数据分析工具集成到 LLM 中,让用户能够更方便地进行数据处理和分析
1. 安装依赖:
pipinstalluvicornpipinstallfastmcp2. 创建项目并编写服务器代码:
fromfastmcpimportFastMCPmcp=FastMCP("MyApp")@mcp.tool()defadd(a:int,b:int)->int:returna+bif__name__=="__main__":mcp.run(debug=True)3. 启动服务器:
uvicornserver:app--reload或使用 FastMCP 命令行工具:
fastmcprunserver.pygithub:https://github.com/jlowin/fastmcp
详细:https://gofastmcp.com/getting-started/welcome
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