关于 FastMCP v2 🚀
FastMCP 是用于构建 MCP 服务、客户端和交互式应用的 Python 框架,面向开发 MCP 应用的开发者。它可将 Python 函数转换为工具,并通过 URL 管理服务器连接。
主要功能
- 01暴露工具、资源和提示词
- 02从函数生成模式与验证
- 03连接本地和远程服务
- 04管理传输、认证和协议生命周期
- 05创建交互式工具界面
适用场景
- 01将 Python 函数作为 MCP 工具暴露
- 02构建包含资源和提示词的 MCP 服务
- 03让应用连接 MCP 服务
- 04为工具添加交互式界面
MCP 相关
FastMCP 支持开发 MCP 服务以暴露工具、资源和提示词,也支持构建具备协议支持、可连接 MCP 服务的客户端。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
模型上下文协议(MCP)将大模型与工具和数据连接起来。FastMCP 是一个完整的 MCP 应用框架,适用于服务、客户端和交互式应用。服务可以从普通的 Python 代码开始:
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("Demo 🚀")
@mcp.tool
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
return a + b
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
为什么选择 FastMCP
构建高效的 MCP 应用比看起来更难。FastMCP 会处理这一切。用 Python 函数声明一个工具,系统就会自动生成架构、验证逻辑和文档。通过 URL 连接到服务,传输协商、身份验证和协议生命周期都会由 FastMCP 为你管理。你只需专注于业务逻辑,MCP 部分就会顺畅运行:使用 FastMCP,最佳实践已内置其中。
这就是 FastMCP 成为使用 MCP 的标准框架的原因。 FastMCP 1.0 于 2024 年并入官方 MCP Python SDK。如今,这个积极维护的独立项目每天的下载量达百万次,而且所有语言中有 70% 的 MCP 服务由某个版本的 FastMCP 提供支持。
FastMCP 有三大支柱:
服务端 向大模型提供工具、资源和提示词。 |
应用 为你的工具提供可直接在对话中呈现的交互式界面。 |
客户端 连接到任意 MCP 服务——本地或远程、通过编程方式或命令行。 |
服务端 将你的 Python 函数封装成符合 MCP 规范的工具、资源和提示词。客户端 提供完整的协议支持,可连接到任意服务。应用 则为你的工具提供可直接在对话中呈现的交互式界面。
使用 TypeScript 开发? FastMCP for TypeScript 是官方配套项目,由同一团队构建和维护。拥有相同的支柱和理念,安装命令为 npm install @prefecthq/fastmcp-ts。
借助 Horizon 扩展 MCP
FastMCP 负责 MCP 应用层。Prefect Horizon 是面向企业的 MCP 网关,可帮助团队规模化部署服务和工具,并集中管理它们的部署、发现、安全防护和使用方式。
FastMCP 和 Horizon 由 Prefect 的同一团队构建。
从 GitHub 部署 FastMCP 服务,支持分支预览和即时回滚。创建涵盖公司所用全部 MCP 的私有注册表。通过 SSO 和工具级 RBAC 保护访问安全。全面获取 MCP 技术栈的审计日志、可观测性和治理能力。将获批工具重新组合为面向团队和 Agent 的专用端点。
从 FastMCP 开始。借助 Horizon 扩展规模 →
安装
我们建议使用 uv 将 FastMCP 添加到项目中:
uv add fastmcp
有关完整的安装说明,包括验证和升级,请参阅安装指南。
要升级? 我们提供以下指南:
📚 文档
FastMCP 的完整文档可在 gofastmcp.com 查阅,其中包括详细指南、API 参考和高级模式。
文档也提供 llms.txt 格式,这是一种简单的 Markdown 标准,便于大模型读取:
llms.txt本质上是一个站点地图,列出了文档中的所有页面。llms-full.txt包含完整文档。请注意,这可能会超出大模型的上下文窗口。
请将 llms.txt 作为编码 Agent 的起点。有关与版本匹配的文档和可选的服务端创作技能,请参阅编码 Agent。
社区: 加入我们的 Discord 服务,与其他 FastMCP 开发者交流并分享你的创作。
贡献
请先阅读 CONTRIBUTING.md,了解可接受的贡献内容和问题分配工作流,然后按照贡献指南进行设置和验证。Agent 请阅读 AGENTS.md。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。