패스트MCP

FastMCP - 모델 컨텍스트 프로토콜 서버

FastMCP로 구현된 가벼운 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. FastMCP 는 MCP 서버와 클라이언트를 구축하기 위한 빠르고 Python적인 프레임워크입니다.

특징

모델 컨텍스트 생성, 검색, 업데이트 및 삭제
특정 컨텍스트에 대한 쿼리 실행
모델명 및 태그로 필터링
메모리 내 저장소(개발용)
간편한 MCP 서버 개발을 위한 FastMCP 통합
메트릭 및 모니터링을 위한 Datadog 통합

요구 사항

파이썬 3.7 이상
패스트MCP
uv (환경 관리에 권장)
Datadog 계정(선택 사항, 메트릭용)

설치

uv 사용 (추천)

설치하는 가장 간단한 방법은 제공된 스크립트를 사용하는 것입니다.

유닉스/리눅스/맥OS

지엑스피1

윈도우

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/datadog-mcp-server.git
cd datadog-mcp-server

# Run the installer
.\install.ps1

수동 설치

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/datadog-mcp-server.git
cd datadog-mcp-server

# Create and activate a virtual environment with uv
uv venv
# On Unix/Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
# On Windows:
.\.venv\Scripts\activate

# Install dependencies
uv pip install -r requirements.txt

Datadog 구성

이 서버는 메트릭 및 모니터링을 위해 Datadog와 통합됩니다. Datadog API 자격 증명은 여러 가지 방법으로 구성할 수 있습니다.

1. 환경 변수

서버를 시작하기 전에 다음 환경 변수를 설정하세요.

# Unix/Linux/macOS
export DATADOG_API_KEY=your_api_key
export DATADOG_APP_KEY=your_app_key  # Optional
export DATADOG_SITE=datadoghq.com    # Optional, default: datadoghq.com

# Windows PowerShell
$env:DATADOG_API_KEY = 'your_api_key'
$env:DATADOG_APP_KEY = 'your_app_key'  # Optional
$env:DATADOG_SITE = 'datadoghq.com'    # Optional

2. .env 파일

프로젝트 디렉토리에 .env 파일을 만듭니다.

DATADOG_API_KEY=your_api_key
DATADOG_APP_KEY=your_app_key
DATADOG_SITE=datadoghq.com

3. FastMCP CLI 설치

Claude Desktop 도구로 설치하는 경우 환경 변수를 전달할 수 있습니다.

fastmcp install mcp_server.py --name "Model Context Server" -v DATADOG_API_KEY=your_api_key

4. 런타임 구성

런타임에 configure_datadog 도구를 사용하세요.

result = await client.call_tool("configure_datadog", {
    "api_key": "your_api_key",
    "app_key": "your_app_key",  # Optional
    "site": "datadoghq.com"     # Optional
})

용법

서버 시작

# Start directly from activated environment
python mcp_server.py

# Or use uv run (no activation needed)
uv run python mcp_server.py

# Use FastMCP CLI for development (if in activated environment)
fastmcp dev mcp_server.py

# Use FastMCP CLI with uv (no activation needed)
uv run -m fastmcp dev mcp_server.py

Claude Desktop Tool로 설치

# From activated environment
fastmcp install mcp_server.py --name "Model Context Server"

# Using uv directly
uv run python -m fastmcp install mcp_server.py --name "Model Context Server"

# With Datadog API key
fastmcp install mcp_server.py --name "Model Context Server" -v DATADOG_API_KEY=your_api_key

도구 사용

서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.

create_context - 새로운 컨텍스트를 생성합니다
get_context - 특정 컨텍스트 검색
update_context - 기존 컨텍스트 업데이트
delete_context - 컨텍스트 삭제
list_contexts - 모든 컨텍스트 나열(선택적 필터링 포함)
query_model - 특정 컨텍스트에 대해 쿼리를 실행합니다.
health_check - 서버 상태 점검
configure_datadog - 런타임 시 Datadog 통합 구성

요청 예시

컨텍스트 만들기

result = await client.call_tool("create_context", {
    "context_id": "model-123",
    "model_name": "gpt-3.5",
    "data": {
        "parameters": {
            "temperature": 0.7
        }
    },
    "tags": ["production", "nlp"]
})

쿼리 실행

result = await client.call_tool("query_model", {
    "context_id": "model-123",
    "query_data": {
        "prompt": "Hello, world!"
    }
})

Datadog 구성

result = await client.call_tool("configure_datadog", {
    "api_key": "your_datadog_api_key",
    "app_key": "your_datadog_app_key",  # Optional
    "site": "datadoghq.com"             # Optional
})

데이터독 메트릭스

서버는 다음과 같은 측정 항목을 Datadog에 보고합니다.

mcp.contexts.created - 컨텍스트 생성 이벤트
mcp.contexts.updated - 컨텍스트 업데이트 이벤트
mcp.contexts.deleted - 컨텍스트 삭제 이벤트
mcp.contexts.accessed - 컨텍스트 액세스 이벤트
mcp.contexts.total - 컨텍스트의 총 수
mcp.contexts.listed - 컨텍스트 작업 이벤트 나열
mcp.queries.executed - 쿼리 실행 이벤트
mcp.server.startup - 서버 시작 이벤트
mcp.server.shutdown - 서버 종료 이벤트

개발

클라이언트 구현 예제는 포함된 mcp_example.py 참조하세요.

# Run the example client (with activated environment)
python mcp_example.py

# Run with uv (no activation needed)
uv run python mcp_example.py

특허

MIT

FastMCP

Integrations

FastMCP - 모델 컨텍스트 프로토콜 서버

특징

요구 사항

설치

uv 사용 (추천)

유닉스/리눅스/맥OS

윈도우

수동 설치

Datadog 구성

1. 환경 변수

2. .env 파일

3. FastMCP CLI 설치

4. 런타임 구성

용법

서버 시작

Claude Desktop Tool로 설치

도구 사용

요청 예시

컨텍스트 만들기

쿼리 실행

Datadog 구성

데이터독 메트릭스

개발

특허

자원

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