FastMCP——模型上下文协议服务器
使用 FastMCP 实现的轻量级模型上下文协议 (MCP) 服务器， FastMCP是一个用于构建 MCP 服务器和客户端的快速 Pythonic 框架。
特征
Related MCP server: MCP Database Server
要求
Python 3.7+
FastMCP
uv（推荐用于环境管理）
Datadog 帐户（可选，用于指标）
安装
使用 uv（推荐）
最简单的安装方法是使用提供的脚本：
Unix/Linux/macOS
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/datadog-mcp-server.git
cd datadog-mcp-server
# Make the install script executable
chmod +x install.sh
# Run the installer
./install.sh
视窗
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/datadog-mcp-server.git
cd datadog-mcp-server
# Run the installer
.\install.ps1
手动安装
# 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 配置
该服务器与 Datadog 集成，用于指标和监控。您可以通过多种方式配置 Datadog API 凭据：
1.环境变量
启动服务器之前设置这些环境变量：
# 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 文件
在项目目录中创建.env文件：
DATADOG_API_KEY=your_api_key
DATADOG_APP_KEY=your_app_key
DATADOG_SITE=datadoghq.com
3. FastMCP CLI 安装
当作为 Claude Desktop 工具安装时，您可以传递环境变量：
fastmcp install mcp_server.py --name "Model Context Server" -v DATADOG_API_KEY=your_api_key
4.运行时配置
在运行时使用configure_datadog工具：
result = await client.call_tool("configure_datadog", {
"api_key": "your_api_key",
"app_key": "your_app_key", # Optional
"site": "datadoghq.com" # Optional
})
用法
启动服务器
# 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
安装为 Claude 桌面工具
# 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
使用工具
该服务器提供以下工具：
create_context创建一个新的上下文
get_context - 检索特定上下文
update_context - 更新现有上下文
delete_context - 删除上下文
list_contexts - 列出所有上下文（带有可选过滤）
query_model - 针对特定上下文执行查询
health_check - 服务器健康检查
configure_datadog - 在运行时配置 Datadog 集成
示例请求
创建上下文
result = await client.call_tool("create_context", {
"context_id": "model-123",
"model_name": "gpt-3.5",
"data": {
"parameters": {
"temperature": 0.7
}
},
"tags": ["production", "nlp"]
})
执行查询
result = await client.call_tool("query_model", {
"context_id": "model-123",
"query_data": {
"prompt": "Hello, world!"
}
})
配置 Datadog
result = await client.call_tool("configure_datadog", {
"api_key": "your_datadog_api_key",
"app_key": "your_datadog_app_key", # Optional
"site": "datadoghq.com" # Optional
})
Datadog 指标
服务器向 Datadog 报告以下指标：
mcp.contexts.created - 上下文创建事件
mcp.contexts.updated - 上下文更新事件
mcp.contexts.deleted - 上下文删除事件
mcp.contexts.accessed - 上下文访问事件
mcp.contexts.total - 上下文总数
mcp.contexts.listed - 列出上下文操作事件
mcp.queries.executed - 查询执行事件
mcp.server.startup - 服务器启动事件
mcp.server.shutdown - 服务器关闭事件
发展
请参阅包含的mcp_example.py以获取客户端实现示例：
# Run the example client (with activated environment)
python mcp_example.py
# Run with uv (no activation needed)
uv run python mcp_example.py
执照
麻省理工学院
资源
