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FastAPI Hello World Application

FastAPI Hello World Application

ローカル
github.com/xxradar開発ツール081 週間前に更新

FastAPI Hello World Application について

FastAPI Hello World Application は、挨拶用エンドポイントと OpenAI GPT-4o エンドポイントを備えた FastAPI プロジェクトです。基本的な API、API ドキュメント、MCP SSE サポートのテストに利用できます。

主な機能

  1. 01Hello World ルートエンドポイント
  2. 02名前指定の挨拶エンドポイント
  3. 03OpenAI GPT-4o チャットエンドポイント
  4. 04Swagger UI と ReDoc のドキュメント
  5. 05Docker による実行 विकल्प

活用シーン

  1. 01基本的な FastAPI API のテスト
  2. 02GPT-4o エンドポイントの試用
  3. 03自動生成された API ドキュメントの確認

MCP 対応

MCP SSE をサポートし、MCP Inspector で確認できます。具体的な MCP ツールやリソースは README に記載されていません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

FastAPI Hello World アプリケーション

FastAPI と MCP SSE に対応した、シンプルな Hello World API です。

特長

  • Hello World メッセージを返すルートエンドポイント
  • 名前パラメーターを受け取る、動的な挨拶エンドポイント
  • 高度な AI 搭載チャット補完のための GPT-4o による OpenAI 連携
  • Swagger UI による API ドキュメントの自動生成

前提条件

  • Python 3.7+(ローカルセットアップ用)
  • pip(Python パッケージインストーラー)
  • OpenAI API キー(/openai エンドポイント用)
  • Docker(任意、コンテナーを使用したセットアップ用)

セットアップ手順

このアプリケーションは、ローカルまたは Docker を使用して実行できます。

ローカルセットアップ
1. リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/xxradar/mcp-test-repo.git
cd mcp-test-repo
2. 仮想環境を作成する(任意ですが、推奨)
# On macOS/Linux
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# On Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
3. 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt
4. アプリケーションを実行する
uvicorn main:app --reload

アプリケーションが起動し、http://127.0.0.1:8000 で利用できるようになります。

また、Python でアプリケーションを直接実行することもできます。

python main.py
Docker セットアップ
1. リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/xxradar/mcp-test-repo.git
cd mcp-test-repo
2. Docker イメージをビルドする
docker build -t fastapi-hello-world .
3. Docker コンテナーを実行する
docker run -p 8000:8000 fastapi-hello-world

アプリケーションは http://localhost:8000 で利用できます。

API エンドポイント

  • GET /:シンプルな Hello World メッセージを返します
  • GET /hello/{name}:指定された名前を使った、個別の挨拶を返します
  • GET /openai:OpenAI の GPT-4o モデルからの応答を返します(任意の prompt クエリパラメーターを受け付けます)
  • GET /docs:Swagger UI ドキュメント
  • GET /redoc:ReDoc ドキュメント

OpenAI 連携

/openai エンドポイントでは OpenAI の GPT-4o モデルを使用します。利用するには、OpenAI API キーを環境変数に設定する必要があります。

ローカルセットアップ
# Set the OpenAI API key as an environment variable
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

# Run the application
uvicorn main:app --reload
Docker セットアップ
# Run the Docker container with the OpenAI API key
docker run -p 8000:8000 -e OPENAI_API_KEY=your_api_key_here fastapi-hello-world

使用例

curl を使用する
# Get Hello World message
curl http://127.0.0.1:8000/

# Get personalized greeting
curl http://127.0.0.1:8000/hello/John

# Get OpenAI chat completion with default prompt
curl http://127.0.0.1:8000/openai

# Get OpenAI chat completion with custom prompt
curl "http://127.0.0.1:8000/openai?prompt=Tell%20me%20a%20joke%20about%20programming"
MCP を使用する

MCP Inspector に接続する

npx @modelcontextprotocol/inspector
Web ブラウザーを使用する

開発

アプリケーションを変更するには、main.py ファイルを編集します。--reload フラグを付けて実行すると、サーバーが自動的に再起動します。

コメント

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