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FastAPI-MCP

by tadata-org
GitHub
Python
MIT License
6,569
  • Linux
  • Apple
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Características

  • ¡Autenticación incorporada, utilizando sus dependencias FastAPI existentes!
  • FastAPI-native: No es solo otro conversor OpenAPI -> MCP
  • Se requiere configuración mínima o cero : simplemente apúntelo a su aplicación FastAPI y funcionará
  • Preservación de esquemas de sus modelos de solicitud y modelos de respuesta
  • Conserve la documentación de todos sus puntos finales, tal como está en Swagger
  • Implementación flexible : monte su servidor MCP en la misma aplicación o impleméntelo por separado
  • Transporte ASGI : utiliza directamente la interfaz ASGI de FastAPI para una comunicación eficiente

Instalación

Recomendamos utilizar uv , un instalador rápido de paquetes de Python:

uv add fastapi-mcp

Alternativamente, puedes instalarlo con pip:

pip install fastapi-mcp

Uso básico

La forma más sencilla de utilizar FastAPI-MCP es agregar un servidor MCP directamente a su aplicación FastAPI:

from fastapi import FastAPI from fastapi_mcp import FastApiMCP app = FastAPI() mcp = FastApiMCP(app) # Mount the MCP server directly to your FastAPI app mcp.mount()

¡Listo! Tu servidor MCP generado automáticamente ya está disponible en https://app.base.url/mcp .

Documentación, ejemplos y uso avanzado

FastAPI-MCP ofrece documentación completa . Además, consulte el directorio de ejemplos para ver ejemplos de código que demuestran estas funciones en acción.

Enfoque basado en FastAPI

FastAPI-MCP está diseñado como una extensión nativa de FastAPI, no solo como un conversor que genera herramientas MCP desde su API. Este enfoque ofrece varias ventajas clave:

  • Dependencias nativas : proteja sus puntos finales MCP utilizando FastAPI Depends() familiar para autenticación y autorización
  • Transporte ASGI : se comunica directamente con su aplicación FastAPI mediante su interfaz ASGI, lo que elimina la necesidad de llamadas HTTP desde el MCP a su API
  • Infraestructura unificada : su aplicación FastAPI no necesita ejecutarse por separado del servidor MCP (aunque también se admite la implementación por separado )

Esta filosofía de diseño garantiza una fricción mínima al agregar capacidades MCP a sus servicios FastAPI existentes.

Desarrollo y contribución

Gracias por considerar contribuir a FastAPI-MCP. Animamos a la comunidad a publicar incidencias y crear solicitudes de incorporación de cambios.

Antes de comenzar, consulte nuestra Guía de contribuciones .

Comunidad

Únase a la comunidad Slack de MCParty para conectarse con otros entusiastas de MCP, hacer preguntas y compartir sus experiencias con FastAPI-MCP.

Requisitos

  • Python 3.10+ (recomendado 3.12)
  • ultravioleta

Licencia

Licencia MIT. Copyright (c) 2024 Tadata Inc.

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

Una herramienta de configuración cero que expone automáticamente los puntos finales de FastAPI como herramientas de Protocolo de contexto de modelo (MCP), lo que permite que los sistemas LLM como Claude interactúen con su API sin codificación adicional.

  1. Instalación
    1. Uso básico
      1. Documentación, ejemplos y uso avanzado
        1. Enfoque basado en FastAPI
          1. Desarrollo y contribución
            1. Comunidad
              1. Requisitos
                1. Licencia

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                    quality
                    This tool creates a Model Context Protocol (MCP) server that acts as a proxy for any API that has an OpenAPI v3.1 specification. This allows you to use Claude Desktop to easily interact with both local and remote server APIs.
                    Last updated -
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                    A simple application demonstrating Model Context Protocol (MCP) integration with FastAPI and Streamlit, allowing users to interact with LLMs through a clean interface.
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                  • FastAPI-MCP

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                    A zero-configuration tool that automatically converts FastAPI endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, enabling AI systems to interact with your API through natural language.
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                    A FastAPI server implementing the Model Context Protocol (MCP) for structured tool use, providing utility tools including random number generation, image generation via Azure OpenAI DALL-E, and AI podcast generation.
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