FastAPI SSE MCP 랜덤

스트리밍 통신을 위해 서버 전송 이벤트(SSE)를 사용하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하는 FastAPI 서버입니다. 이 프로젝트는 난수 생성, Azure OpenAI DALL-E를 사용한 이미지 생성, AI 팟캐스트 생성 등 다양한 유틸리티 도구를 제공합니다.

특징

• 실시간 스트리밍 통신을 위한 SSE(Server-Sent Events)

• 구조화된 도구 사용을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구현

• 다양한 유틸리티 도구 :

  • 에코 도구 및 리소스

  • 난수 생성기

  • Azure OpenAI DALL-E 3를 통한 이미지 생성

  • AI 팟캐스트 생성

  • 반성적 반응을 위한 "생각 도구"

Related MCP server: MyAIServ MCP Server

필수 조건

• 파이썬 3.10+

• Azure OpenAI API 액세스(이미지 생성용)

설치

1. 저장소를 복제합니다.

지엑스피1

2. 종속성을 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

또는 uv 사용하면:

uv pip install -e .

용법

서버 시작

다음을 사용하여 서버를 실행합니다.

python main.py

서버는 http://0.0.0.0:8000 에서 시작됩니다.

사용 가능한 엔드포인트

• GET / : 상태 점검 엔드포인트

• GET /sse/ : SSE 연결 엔드포인트

• POST /messages/ : 클라이언트 메시지의 엔드포인트

사용 가능한 도구

에코 도구

{
  "name": "echo_tool",
  "parameters": {
    "message": "Hello, world!"
  }
}

난수 생성기

{
  "name": "random_number",
  "parameters": {
    "min_value": 1,
    "max_value": 100
  }
}

이미지 생성

{
  "name": "generate_image",
  "parameters": {
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and a lake"
  }
}

팟캐스트 세대

{
  "name": "generate_podcast",
  "parameters": {
    "prompt": "The future of artificial intelligence",
    "duration": 5,
    "name1": "Mark",
    "voice1": "Thomas",
    "name2": "Sophia",
    "voice2": "Emily"
  }
}

생각 도구

{
  "name": "think_tool",
  "parameters": {
    "input": "What are the implications of quantum computing?"
  }
}

프로젝트 구조

• main.py : 주요 FastAPI 애플리케이션 및 MCP 도구 구현

• sse.py : 서버 전송 이벤트(SSE) 구현

• pyproject.toml : 프로젝트 메타데이터 및 종속성

• requirements.txt : 기본 종속성 목록

종속성

• FastAPI: API 구축을 위한 웹 프레임워크

• MCP: 모델 컨텍스트 프로토콜 구현

• OpenAI: Azure OpenAI 서비스용 클라이언트

• Uvicorn: FastAPI 애플리케이션을 실행하기 위한 ASGI 서버

• 요청: API 호출을 위한 HTTP 라이브러리

특허

[여기에 라이센스를 지정하세요]

기여하다

[프로젝트 참여에 대한 지침]