FastAPI-MCP
FastAPI-MCP 是一款基于 Python 开发的开源工具，专为 FastAPI 框架设计。它利用 MCP（Model Context Protocol）协议，将 FastAPI 应用的端点自动暴露为可供 AI 模型调用的工具，实现 AI 与 API 的无缝对接。MCP 是一种新兴的开放标准，旨在规范 AI 模型如何发现、理解和使用外部工具（如 API、函数等），从而推动 AI 与外部系统的智能交互。
功能特点
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零配置集成
FastAPI-MCP 能够自动发现 FastAPI 应用中的所有端点，并将其转换为 MCP 工具，无需手动编写代码或进行复杂配置。开发者只需指向 FastAPI 应用即可工作，极大降低了集成成本。 -
保留原始架构与文档
在转换过程中，FastAPI-MCP 保留了请求和响应模型的结构，以及所有端点的 Swagger 文档。这确保了 AI 模型在调用 API 时能够获取到准确、一致的数据，提高了交互的可靠性和稳定性。 -
灵活部署
MCP 服务器可以直接挂载到现有的 FastAPI 应用中，也可以单独部署，适应不同架构场景。开发者可以根据实际需求选择最合适的部署方式。 -
自定义工具与端点筛选
除了自动转换的端点外，开发者还可以添加自定义的 MCP 工具。此外，FastAPI-MCP 支持通过操作 ID 或标签来控制哪些 FastAPI 端点被暴露为 MCP 工具，提供了灵活的配置选项。 -
动态热更新
新增接口无需重启，实时同步到 AI 工具库，提高了开发效率。
优缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 零配置转换：自动发现所有 FastAPI 端点，保留 Swagger 文档和参数校验，降低了使用门槛。 | 依赖 FastAPI：需要基于 FastAPI 框架开发的应用，对其他框架的支持有限。 |
| 动态热更新：新增接口无需重启，实时同步到 AI 工具库，提高了开发效率。 | 学习成本：虽然零配置，但开发者仍需了解 MCP 协议的基本概念，以便更好地利用工具。 |
| 双模部署：支持挂载到现有服务或独立部署，适应各种架构需求。 | 社区支持：作为新兴工具，社区资源和文档可能不如成熟框架丰富。 |
| 保留原始架构与文档：确保数据交换的一致性和准确性，便于开发者查阅和使用。 | 性能影响：虽然设计轻量，但自动转换和暴露端点可能对性能产生一定影响，需根据实际场景进行优化。 |
| 自定义工具与端点筛选：提供了灵活的配置选项，满足开发者的多样化需求。 |
主要应用场景
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AI 与 API 的无缝交互
FastAPI-MCP 使得 AI 模型能够直接调用 FastAPI 应用的端点，实现智能交互。例如，当用户向支持 MCP 的 AI 模型发出指令时，FastAPI-MCP 能够自动识别并调用相应的 API，完成任务的执行。 -
企业知识库访问
让 AI 模型安全查询企业内部文档，提供实时数据分析，为决策提供有力支持。 -
自动化办公
处理 Excel、Word 等办公文档，实现跨系统的复杂自动化任务，如订单处理、客户服务等。 -
物联网控制
通过 MCP 控制智能家居设备，实现设备间的智能交互。 -
开发助手
直接与开发环境交互，执行代码、调试等任务，提高开发效率。
使用方法
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安装 FastAPI-MCP
可以通过pip或uv安装 FastAPI-MCP。 -
创建 FastAPI 应用
定义 FastAPI 应用的端点，例如：
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初始化 FastApiMCP 实例
将 MCP 服务器挂载到 FastAPI 应用上： -
行 FastAPI 应用
使用uvicorn运行应用： -
与 AI 工具集成
在支持 MCP 的 AI 客户端中配置 MCP 服务器的 URL，例如http://localhost:8000/mcp，即可实现 AI 与 API 的无缝交互。
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