关于 Model Context Protocol Server
这是一个基于 FastAPI 的 MCP 服务实现,面向需要构建上下文管理和会话处理服务的开发者。它还支持 WebSocket、身份验证、请求校验和 API 文档。
主要功能
- 01FastAPI REST API
- 02上下文管理
- 03会话处理与持久化
- 04WebSocket 实时更新
- 05身份验证与授权
- 06Swagger/OpenAPI 文档
适用场景
- 01使用 FastAPI 构建 MCP 服务
- 02管理上下文和持久会话
- 03通过 WebSocket 支持实时更新
- 04编写文档并校验 API 请求
MCP 相关
实现了具备上下文管理、会话处理和协议操作功能的 MCP 服务。README 描述了服务能力,但未说明具体向 MCP 客户端公开哪些工具或资源。
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。
暂未收录安装方式
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
还没有获取到工具列表
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
Model Context Protocol 服务
这是一个基于 FastAPI 的 Model Context Protocol(MCP)服务实现,用于处理模型上下文管理、会话处理和协议操作。
功能
- 基于 FastAPI 的 REST API 服务
- 模型上下文管理
- 会话处理与持久化
- 支持 WebSocket 实时更新
- 身份验证与授权
- 请求验证与错误处理
- Swagger/OpenAPI 文档
- Docker 支持
项目结构
mcp-protocol-server/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── core/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── context.py
│ │ ├── session.py
│ │ └── protocol.py
│ ├── api/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── endpoints/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── context.py
│ │ │ └── session.py
│ │ └── dependencies.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── context.py
│ │ └── session.py
│ └── utils/
│ ├── __init__.py
│ └── security.py
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── conftest.py
│ ├── test_context.py
│ └── test_session.py
├── docker/
│ ├── Dockerfile
│ └── docker-compose.yml
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md
安装
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/tian1ll1/mcp-protocol-server.git
cd mcp-protocol-server
- 创建并激活虚拟环境:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
- 复制示例环境文件并配置设置:
cp .env.example .env
运行服务
开发模式
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
生产模式
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
使用 Docker
docker-compose up -d
API 文档
服务运行后,可以通过以下地址访问 API 文档:
- Swagger UI:http://localhost:8000/docs
- ReDoc:http://localhost:8000/redoc
测试
运行测试套件:
pytest
配置
可以使用环境变量或 .env 文件配置服务。可用选项请参阅 .env.example。
许可证
本项目采用 MIT License 许可,详情请参阅 LICENSE 文件。
评论
支持 Markdown
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。