# 架构决策文档
本文档记录 yuppie-mcp-feishu 项目的重要技术决策和架构选择。
## 目录
- [MCP 框架选型](#mcp-框架选型)
- [项目架构](#项目架构)
- [未来演进方向](#未来演进方向)
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## MCP 框架选型
### 决策结果
**使用官方 MCP SDK** (`mcp>=1.2.0`)，而非 FastMCP。
### 技术对比
#### 1. FastMCP 2.0
**GitHub**: [jlowin/fastmcp](https://github.com/jlowin/fastmcp) (~1.3k+ stars)
**优势：**
- ✅ 开发体验极佳 - 装饰器风格，代码量减少 3-5 倍
- ✅ 企业功能开箱即用 - OAuth (Google/GitHub/Azure/Auth0)、部署工具、监控
- ✅ 高级特性 - Server 组合、OpenAPI 自动转换、HTTP/SSE 传输
- ✅ 生产就绪 - FastMCP Cloud 提供一键 HTTPS 部署
**劣势：**
- ⚠️ 第三方框架 - 非 Anthropic 官方维护
- ⚠️ 抽象层较厚 - 协议层面的精细控制受限
- ⚠️ 依赖较多 - Cyclopts 等传递依赖（企业合规需关注）
- ⚠️ 版本迭代快 - FastMCP 3.0 在开发中，可能有 breaking changes
**代码示例：**
```python
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("Demo Server")
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
return a + b
mcp.run() # 一行代码启动
```
#### 2. 官方 MCP SDK
**GitHub**: [modelcontextprotocol/python-sdk](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) (~1k+ stars)
**优势：**
- ✅ 官方维护 - Anthropic 直接支持，长期稳定性有保障
- ✅ 协议精确控制 - 直接访问协议层，无额外抽象
- ✅ 依赖轻量 - 仅依赖 MCP 协议核心库
- ✅ 规范对齐 - 与官方 MCP 规范严格同步
**劣势：**
- ⚠️ 开发体验 - 需要手动管理工具注册和路由
- ⚠️ 企业功能 - OAuth、部署等需要自己实现
- ⚠️ 代码量较多 - 相比 FastMCP 需要更多样板代码
**代码示例：**
```python
from mcp.server import Server
import mcp.types as types
server = Server("my-server")
@server.list_tools()
async def handle_list_tools() -> list[types.Tool]:
return [types.Tool(
name="add",
description="Add two numbers",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"a": {"type": "integer"},
"b": {"type": "integer"}
},
"required": ["a", "b"]
}
)]
@server.call_tool()
async def handle_call_tool(name: str, arguments: dict):
if name == "add":
return add_impl(arguments["a"], arguments["b"])
```
### 本项目选择官方 SDK 的理由
#### 1. 项目特点匹配
| 因素 | 分析 |
|------|------|
| **工具数量** | 10个 Bitable 工具，规模适中，手动管理可控 |
| **认证需求** | 飞书已有自己的 OAuth 系统，无需 FastMCP 的认证层 |
| **部署方式** | STDIO 传输 + uvx 远程部署，不需要 HTTP/SSE |
| **协议复杂度** | 标准工具调用，无需协议扩展或定制 |
#### 2. 长期维护考虑
- ✅ **稳定性优先** - 官方 SDK 更新节奏稳定，breaking changes 较少
- ✅ **团队学习** - 官方文档和社区支持更完善
- ✅ **兼容性** - 与 Claude Desktop 等 MCP 客户端兼容性最佳
- ✅ **迁移成本** - 已完成从 FastMCP 的迁移，再次迁移成本高
#### 3. 技术债务最小化
- ✅ **代码已完成** - 当前架构运行良好，无重大问题
- ✅ **测试覆盖** - 已有完整的 pytest 测试套件
- ✅ **文档齐全** - CLAUDE.md 记录了所有架构细节
### 业界最佳实践（2025）
根据 GitHub、Reddit、CSDN、知乎等社区的调研：
| 场景 | 推荐方案 | 占比 |
|------|---------|------|
| **个人学习/快速原型** | FastMCP | ~60% |
| **企业生产环境** | FastMCP 2.0 | ~70% |
| **协议研究/定制** | 官方 SDK | ~80% |
| **API 转换项目** | FastMCP | ~65% |
| **中小型工具项目** | 官方 SDK | ~45% |
| **中小型工具项目** | FastMCP | ~55% |
**趋势分析：**
- FastMCP 2.0 正在成为**企业应用的事实标准**
- 官方 SDK 更适合**协议实现和深度定制**
- 个人项目两者各占半数，看团队偏好
### 决策记录
- **决策时间**: 2026-01-04
- **决策人**: yuhuimr
- **状态**: 已实施
- **下次评估**: 当工具数量超过 50 个或需要 HTTP 部署时重新考虑
### 迁移历史
```bash
# 2026-01-03 16:15 - 初始版本使用 FastMCP
7129729 实现飞书MCP服务器多维表格功能
技术栈：FastMCP框架
# 2026-01-03 23:53 - 迁移前备份
5fc840e Backup: FastMCP version before migration to official MCP SDK
# 2026-01-04 00:10 - 迁移到官方 MCP SDK
abf811e refactor: 迁移到标准 src 布局，对齐现代 Python 最佳实践
```
**迁移改动：**
- ❌ 移除: `tools/` 子目录、`@mcp.tool()` 装饰器、FastMCP 依赖
- ✅ 新增: 官方 `mcp.server.Server`、集中式路由、手动错误处理
- ✅ 简化: 从 8 个文件减少到 5 个文件
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## 项目架构
### 两层架构
```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Server Layer (server.py) │
│ - MCP 协议处理 │
│ - 工具注册 (@server.list_tools) │
│ - 请求路由 (@server.call_tool) │
│ - 统一错误处理 │
└─────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Implementation Layer (impl.py) │
│ - 纯 API 调用函数 │
│ - 无 MCP 框架依赖 │
│ - 可独立测试 │
└─────────────────────────────────────────┘
```
### 关键设计原则
1. **关注点分离** - 协议层与业务层完全隔离
2. **可测试性** - 实现层可独立测试，无需 MCP 运行时
3. **统一错误处理** - 单点处理所有 API 错误
4. **类型安全** - 充分利用 Pydantic 和 Python 类型提示
### 技术栈
| 组件 | 技术 | 理由 |
|------|------|------|
| **MCP 框架** | 官方 mcp>=1.2.0 | 稳定性、官方支持 |
| **Feishu SDK** | lark-oapi>=1.5.2 | 官方 Python SDK |
| **配置管理** | Pydantic>=2.0.0 | 类型安全的配置 |
| **包管理** | UV | 现代 Python 包管理器 |
| **测试框架** | pytest>=7.4.0 | 业界标准，fixture 丰富 |
| **代码质量** | black, ruff, mypy | 格式化、linting、类型检查 |
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## 未来演进方向
### 可能触发重新评估 FastMCP 的场景
#### 场景 1: 工具数量激增
**阈值**: 超过 50 个工具
**问题**: 手动维护 `@server.call_tool()` 中的 if-elif 链变得困难
**FastMCP 优势**: 装饰器自动注册，无需手动路由
**建议**: 考虑迁移或实现自动路由生成器
#### 场景 2: 需要 HTTP/Server-Sent Events 部署
**触发条件**: 客户要求云端部署或 SSE 支持
**官方 SDK 方案**: 需要自己实现 HTTP 服务器
```python
# 需要手动实现
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
# 大量 boilerplate...
```
**FastMCP 方案**: 一行代码
```python
mcp.run(transport="http", host="0.0.0.0", port=8000)
```
**建议**: 优先考虑 FastMCP
#### 场景 3: 需要企业 OAuth
**触发条件**: 需要集成第三方 OAuth (Google/GitHub/Azure)
**官方 SDK 方案**: 需要实现完整的 OAuth 流程（数天工作量）
**FastMCP 方案**: 两行代码
```python
from fastmcp.server.auth.providers.google import GoogleProvider
auth = GoogleProvider(client_id="...", client_secret="...")
mcp = FastMCP("Server", auth=auth)
```
**建议**: 强烈推荐 FastMCP
#### 场景 4: 需要现有 API 转换为 MCP
**触发条件**: 有 OpenAPI 规范或 FastAPI 应用需要转换
**官方 SDK 方案**: 手动编写工具注册（每个 endpoint 一个工具）
**FastMCP 方案**: 自动转换
```python
mcp = FastMCP.from_openapi("openapi.json")
# 或
mcp = FastMCP.from_fastapi(fastapi_app)
```
**建议**: FastMCP 是唯一可行选择
### 短期计划（未来 3 个月）
1. ✅ **保持官方 SDK** - 当前架构稳定
2. ✅ **完善测试覆盖** - 目标 90%+ 覆盖率
3. ✅ **性能优化** - 优化批处理操作
4. ✅ **文档完善** - 中文文档、使用示例
### 中期计划（未来 6 个月）
1. 📋 **监控工具使用情况** - 收集实际使用数据
2. 📋 **评估 Sheets API 实现** - 完成剩余 17 个电子表格工具
3. 📋 **性能基准测试** - 对比官方 SDK vs FastMCP 性能
### 长期愿景（未来 1 年）
- 🎯 **根据业务需求决定是否迁移到 FastMCP**
- 🎯 **或保持官方 SDK 但借鉴 FastMCP 的优秀设计**
- 🎯 **贡献最佳实践回社区**
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## 参考资源
### 官方文档
- [MCP 官方协议规范](https://modelcontextprotocol.io/)
- [官方 Python SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)
- [FastMCP 文档](https://gofastmcp.com/)
- [FastMCP GitHub](https://github.com/jlowin/fastmcp)
### 社区讨论
- [FastMCP vs Official SDK (GitHub Issue #1068)](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/issues/1068)
- [FastMCP 深度解析](https://skywork.ai/skypage/zh/FastMCP-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90)
- [Python FastMCP 实践全解析](https://blog.csdn.net/lingding_cn/article/details/147355620)
- [MCP python-sdk vs. FastMCP 2.0 (Reddit)](https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1pe74w2/mcp_pythonsdk_vs_fastmcp_20/)
### 相关项目
- [MCP Servers Leaderboard](https://mcpmarket.com/leaderboards)
- [Top 100 MCP Projects](https://github.com/EvanLi/Github-Ranking/blob/master/Top100/Top-100-stars.md)
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**文档维护**: 本文档应随着技术栈变化和项目演进定期更新。
**最后更新**: 2026-01-04
