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

저장소를 복제합니다.

지엑스피1

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]

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F

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