FastMCP（Model Context Protocol）是MCP协议的一个高性能Python实现，专为大型语言模型（LLM）应用设计。作为一个轻量级的服务器与客户端框架，它通过Python装饰器这一核心机制，让开发者能够以极简的代码，快速构建符合MCP标准的服务端和调用端。无论是数据、工具、Prompt模板，还是图像处理等复杂交互，FastMCP都能高效集成，使开发者从繁琐的协议细节中解放出来。
FastMCP解决了哪些核心痛点？
在传统的LLM应用开发中，开发者常面临以下挑战：
- 协议实现复杂：原生MCP协议需要手动处理路由、内容类型和错误处理，开发门槛高且易出错。
- 模块整合困难：LLM调用常涉及多种工具和资源，接口分散导致管理混乱、耦合度高。
- 调试测试成本高：缺乏对LLM服务的便捷可视化调试和自动化测试手段。
- 部署场景多样：需要为CLI、桌面应用、HTTP SSE、WebSocket等不同场景重复适配，效率低下。
FastMCP的核心优势
- 🚀 极速开发：基于装饰器的极简开发模式，无需样板代码，快速上手。
- 🍀 简洁易懂：对Python开发者友好，支持参数类型自动推断，并利用函数文档字符串自动生成接口说明。
- 🔍 协议完备：全面支持MCP核心规范，包括工具、资源、Prompt模板、采样、根目录访问等高级功能。
- ⚙️ 多场景支持：内置SSE、Stdio、WebSocket及本地对象直连等多种传输方式，轻松适配CLI、Web及桌面应用部署。
- 🧩 高度可扩展：提供代理服务、组合服务以及OpenAPI自动生成等进阶方案，满足复杂的微服务架构和网关聚合需求。
FastMCP的主要功能概览
- Tools：将任意的同步或异步Python函数暴露为LLM可调用工具，支持基于Pydantic的参数校验与复杂嵌套输入。
- Resources：以URI形式向LLM暴露只读数据，支持静态内容或动态模板（如
db://users/{user_id}/profile）。
- Prompts：定义可复用的交互模板，返回字符串或结构化消息，确保LLM在复杂场景下的响应一致性。
- Context：在工具或资源中接入上下文对象，实现日志记录、进度汇报、跨资源读取及采样请求等高级交互。
- Image：内置Image类型，自动处理Base64编码解码，并与PIL等图像库无缝集成。
- Clients：提供可编程的Client类，用于调用任何MCP服务，支持列举工具、读写资源、发送进度、请求采样等操作。
高级特性
- Proxy Server：代理现有MCP服务，可统一添加身份验证、日志记录或协议转换层。
- Compose Server：模块化挂载多个子服务，实现自动的命名空间隔离，便于构建复杂的微服务系统。
- OpenAPI / FastAPI 生成：可直接从现有的Web API（如FastAPI应用）自动生成MCP服务，实现REST接口到LLM可调用资源的快速转换。
快速上手指南
-
安装依赖
uv pip install fastmcp
# 或使用 pip
pip install fastmcp
-
编写最小示例 (server.py)
from fastmcp import FastMCP
# 创建FastMCP应用实例
mcp = FastMCP("Demo 🚀")
# 使用装饰器将函数声明为MCP工具
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""加法示例"""
return a + b
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
-
本地运行服务
fastmcp run server.py
-
客户端调用示例
from fastmcp import Client
async def main():
async with Client("path/to/server") as client:
result = await client.call_tool("add", {"a": 1, "b": 2})
print(result) # 输出: 3
总结
FastMCP以其快速、简洁、Pythonic、协议完备的特性，显著降低了构建和集成MCP服务的门槛。无论是用于开发轻量级的团队工具，还是支撑大规模的微服务架构，FastMCP都能以卓越的生产效率和灵活性，助力开发者实现与大型语言模型的深度、稳定协作。 | 
发表于 昨天 01:41
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