FastAPI MCP SSE

FastAPI MCP SSE

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FastAPI フレームワークと Model Context Protocol（MCP） を統合した、Server-Sent Events（SSE）の実装です。

MCP とは？

Model Context Protocol（MCP） は、AI モデルが外部ツールやデータソースとやり取りできるようにするオープンスタンダードです。MCP は、AI 開発におけるいくつかの重要な課題を解決します。

• コンテキストの制限：モデルが学習データを超えて、最新情報にアクセスできるようにします
• ツールの統合：モデルが外部ツールや API を利用するための標準化された方法を提供します
• 相互運用性：異なる AI モデルとツールの間に共通のインターフェースを作成します
• 拡張性：再トレーニングなしで、AI システムに新しい機能を簡単に追加できます

このプロジェクトでは、FastAPI の Web アプリケーションで Server-Sent Events（SSE）を使用して MCP を実装する方法を紹介します。

説明

このプロジェクトでは、FastAPI フレームワークを使用して Server-Sent Events（SSE）を実装し、Model Context Protocol（MCP）の機能を統合する方法を紹介します。主な特徴は、カスタムルートを含むフル機能の FastAPI Web アプリケーションに、MCP の SSE 機能をシームレスに統合していることです。

機能

• MCP を使用した Server-Sent Events（SSE）の実装
• カスタムルートを含む FastAPI フレームワークとの統合
• MCP と標準の Web エンドポイントを備えた統合 Web アプリケーション
• カスタマイズ可能なルート構成
• MCP 機能と Web 機能の明確な分離

アーキテクチャ

このプロジェクトでは、次のようなモジュール式アーキテクチャを紹介します。

1. FastAPI アプリケーションに MCP SSE エンドポイント（/sse と /messages/）を統合します
2. 標準の Web ルート（/、/about、/status、/docs、/redoc）を提供します
3. MCP 機能と Web ルートを分離して維持する方法を紹介します

インストールと使用方法

前提条件

Rust で記述された高速な Python パッケージインストーラーである UV Package Manager をインストールします。

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

オプション 1：インストールせずにすぐ実行

UV の実行ツールを使用して、リポジトリをクローンせずにアプリケーションを直接実行します。

uvx --from git+https://github.com/panz2018/fastapi_mcp_sse.git start

オプション 2：完全インストール

仮想環境を作成

プロジェクト用に分離された Python 環境を作成します。

uv venv

仮想環境を有効化

仮想環境を有効化して使用します。

.venv\Scripts\activate

依存関係をインストール

必要なパッケージをすべてインストールします。

uv pip install -r pyproject.toml

統合サーバーを起動

MCP SSE 機能を備えた統合 FastAPI サーバーを起動します。

python src/server.py

または

uv run start

利用可能なエンドポイント

サーバーの起動後（オプション 1、オプション 2 のどちらでも）、次のエンドポイントを利用できます。

• メインサーバー：http://localhost:8000
• 標準の Web ルート：
  • ホームページ：http://localhost:8000/
  • 概要ページ：http://localhost:8000/about
  • ステータス API：http://localhost:8000/status
  • ドキュメント（Swagger UI）：http://localhost:8000/docs
  • ドキュメント（ReDoc）：http://localhost:8000/redoc
• MCP SSE エンドポイント：
  • SSE エンドポイント：http://localhost:8000/sse
  • メッセージの投稿：http://localhost:8000/messages/

MCP Inspector でデバッグ

MCP 機能のテストとデバッグには、MCP Inspector を使用します。

mcp dev ./src/weather.py

MCP Inspector に接続

1. http://localhost:5173 で MCP Inspector を開きます
2. 接続を設定します。
   • Transport Type を SSE に設定します
   • URL に http://localhost:8000/sse を入力します
   • Connect をクリックします

関数をテスト

1. Tools セクションに移動します
2. List Tools をクリックして、利用可能な関数を確認します。
   • get_alerts：気象警報を取得します
   • get_forcast：天気予報を取得します
3. 関数を選択します
4. 必要なパラメーターを入力します
5. Run Tool をクリックして実行します

アプリケーションの拡張

カスタムルートの追加

アプリケーション構造により、FastAPI の APIRouter を使用して新しいルートを簡単に追加できます。

1. APIRouter を使用して、routes.py に新しいルートハンドラーを定義します。

   @router.get("/new-route")
   async def new_route():
       return {"message": "This is a new route"}
   

2. ルーターで定義したすべてのルートは、メインアプリケーションに自動的に追加されます。

MCP 統合のカスタマイズ

MCP SSE 機能は、server.py で次のように統合されています。

• SSE トランスポートの作成
• SSE ハンドラーの設定
• FastAPI アプリケーションへの MCP ルートの追加

Continue との統合

この MCP サーバーを Continue VS Code 拡張機能で使用するには、次の設定を Continue の設定に追加します。

{
  "experimental": {
    "modelContextProtocolServers": [
      {
        "transport": {
          "name": "weather",
          "type": "sse",
          "url": "http://localhost:8000/sse"
        }
      }
    ]
  }
}