FastAPI SSE MCP 随机
一个 FastAPI 服务器，它使用服务器发送事件 (SSE) 实现模型上下文协议 (MCP)，用于流式通信。该项目提供各种实用工具，包括随机数生成、使用 Azure OpenAI DALL-E 生成图像以及 AI 播客生成。
特征
用于实时流通信的服务器发送事件（SSE）
用于结构化工具使用的**模型上下文协议 (MCP)**实现
多种实用工具：
Echo 工具和资源
随机数生成器
通过 Azure OpenAI DALL-E 3 生成图像
AI播客生成
用于反思性回应的“思考工具”
Related MCP server: MyAIServ MCP Server
先决条件
Python 3.10+
Azure OpenAI API 访问（用于图像生成）
安装
克隆存储库：
git clone <repository-url>
cd fastapi_sse_mcp_random安装依赖项：
pip install -r requirements.txt或者使用uv ：
uv pip install -e .用法
启动服务器
使用以下命令运行服务器：
python main.py服务器将从http://0.0.0.0:8000启动
可用端点
GET /：健康检查端点GET /sse/：SSE 连接端点POST /messages/：客户端消息的端点
可用工具
回声工具
{
"name": "echo_tool",
"parameters": {
"message": "Hello, world!"
}
}随机数生成器
{
"name": "random_number",
"parameters": {
"min_value": 1,
"max_value": 100
}
}图像生成
{
"name": "generate_image",
"parameters": {
"prompt": "A beautiful landscape with mountains and a lake"
}
}播客一代
{
"name": "generate_podcast",
"parameters": {
"prompt": "The future of artificial intelligence",
"duration": 5,
"name1": "Mark",
"voice1": "Thomas",
"name2": "Sophia",
"voice2": "Emily"
}
}思考工具
{
"name": "think_tool",
"parameters": {
"input": "What are the implications of quantum computing?"
}
}项目结构
main.py：主要的 FastAPI 应用程序和 MCP 工具实现sse.py：服务器发送事件（SSE）实现pyproject.toml：项目元数据和依赖项requirements.txt：基本依赖项列表
依赖项
FastAPI：用于构建 API 的 Web 框架
MCP：模型上下文协议实现
OpenAI：Azure OpenAI 服务的客户端
Uvicorn：用于运行 FastAPI 应用程序的 ASGI 服务器
请求：用于 API 调用的 HTTP 库
执照
[在此指定您的许可证]
贡献
[项目贡献指南]