FastAPI MCP SSE
FastAPI MCP SSE
Una implementación de eventos enviados por el servidor (SSE) que utiliza el marco FastAPI con integración del Protocolo de contexto de modelo (MCP) .
¿Qué es MCP?
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar abierto que permite que los modelos de IA interactúen con herramientas externas y fuentes de datos. MCP resuelve varios desafíos clave en el desarrollo de IA:
Limitaciones de contexto : permite que los modelos accedan a información actualizada más allá de sus datos de entrenamiento
Integración de herramientas : proporciona una forma estandarizada para que los modelos utilicen herramientas y API externas
Interoperabilidad : crea una interfaz común entre diferentes modelos y herramientas de IA
Extensibilidad : facilita agregar nuevas capacidades a los sistemas de IA sin necesidad de volver a capacitarlos.
Este proyecto demuestra cómo implementar MCP utilizando eventos enviados por el servidor (SSE) en una aplicación web FastAPI.
Related MCP server: Python MCP Cat Facts
Descripción
Este proyecto demuestra cómo implementar eventos enviados por el servidor (SSE) mediante el framework FastAPI, integrando al mismo tiempo la funcionalidad del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). La característica clave es la integración fluida de las capacidades SSE de MCP en una aplicación web FastAPI completa que incluye rutas personalizadas.
Características
Implementación de eventos enviados por el servidor (SSE) con MCP
Integración del marco FastAPI con rutas personalizadas
Aplicación web unificada con MCP y puntos finales web estándar
Estructura de ruta personalizable
Separación clara de preocupaciones entre MCP y la funcionalidad web
Arquitectura
Este proyecto muestra una arquitectura modular que:
Integra puntos finales MCP SSE (
/ssey/messages/) en una aplicación FastAPIProporciona rutas web estándar (
/,/about,/status,/docs,/redoc).Demuestra cómo mantener la separación entre la funcionalidad MCP y las rutas web
Opciones de instalación y uso
Prerrequisitos
Instalar UV Package Manager : un instalador rápido de paquetes de Python escrito en Rust:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"Opción 1: Ejecución rápida sin instalación
Ejecute la aplicación directamente sin clonar el repositorio utilizando la herramienta de ejecución de UV:
uvx --from git+https://github.com/panz2018/fastapi_mcp_sse.git startOpción 2: Instalación completa
Crear entorno virtual
Cree un entorno de Python aislado para el proyecto:
uv venvActivar entorno virtual
Activar el entorno virtual para utilizarlo:
.venv\Scripts\activateInstalar dependencias
Instalar todos los paquetes necesarios:
uv pip install -r pyproject.tomlIniciar el servidor integrado
Inicie el servidor FastAPI integrado con la funcionalidad MCP SSE:
python src/server.pyo
uv run startPuntos finales disponibles
Después de iniciar el servidor (utilizando la Opción 1 o la Opción 2), los siguientes puntos finales estarán disponibles:
Servidor principal: http://localhost:8000
Rutas web estándar:
Página de inicio: http://localhost:8000/
Página acerca de: http://localhost:8000/about
API de estado: http://localhost:8000/status
Documentación (interfaz de usuario de Swagger): http://localhost:8000/docs
Documentación (ReDoc): http://localhost:8000/redoc
Puntos finales de MCP SSE:
Punto final SSE: http://localhost:8000/sse
Publicación de mensajes: http://localhost:8000/messages/
Depurar con MCP Inspector
Para probar y depurar la funcionalidad de MCP, utilice el Inspector de MCP:
mcp dev ./src/weather.pyConectarse a MCP Inspector
Abra el Inspector MCP en http://localhost:5173
Configurar la conexión:
Establecer el tipo de transporte en
SSEIngresar URL: http://localhost:8000/sse
Haga clic
Connect
Probar las funciones
Vaya a la sección
ToolsHaga clic
List Toolspara ver las funciones disponibles:get_alerts: Recibe alertas meteorológicasget_forcast: Obtener el pronóstico del tiempo
Seleccione una función
Introduzca los parámetros requeridos
Haga clic en
Run Toolpara ejecutar
Ampliación de la aplicación
Agregar rutas personalizadas
La estructura de la aplicación facilita agregar nuevas rutas utilizando APIRouter de FastAPI:
Defina nuevos controladores de ruta en route.py usando APIRouter:
@router.get("/new-route") async def new_route(): return {"message": "This is a new route"}Todas las rutas definidas con el enrutador se incluirán automáticamente en la aplicación principal
Personalización de la integración de MCP
La funcionalidad MCP SSE está integrada en server.py a través de:
Creación de un transporte SSE
Configuración de un controlador SSE
Agregar rutas MCP a la aplicación FastAPI
Integración con Continue
Para utilizar este servidor MCP con la extensión Continue VS Code, agregue la siguiente configuración a sus configuraciones de Continue:
{
"experimental": {
"modelContextProtocolServers": [
{
"transport": {
"name": "weather",
"type": "sse",
"url": "http://localhost:8000/sse"
}
}
]
}
}This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA server for Model Context Protocol (MCP) that uses Server-Sent Events (SSE) for streaming communication, enabling tools like the HackerNews API to be accessed through a secure HTTP+SSE transport.29
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA FastAPI server that implements the Model Context Protocol (MCP) using Server-Sent Events (SSE) transport to provide random cat facts on demand or as a continuous stream.
- FlicenseBqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that provides real-time weather data to AI clients through Server-Sent Events, enabling them to fetch current weather conditions, multi-day forecasts, and location-based weather information.5
- FlicenseNot gradedqualityNot gradedmaintenanceA Model Context Protocol (MCP) server implementation that uses Server-Sent Events (SSE) to enable real-time, server-pushed updates between AI models and tools over HTTP connections.1
Related MCP Connectors
AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
A Model Context Protocol server for Wix AI tools
Appeared in Searches
- Golang HTTP streaming with MCP examples
- A server for retrieving current weather information with HTTP streaming support
- A server for researching enterprise data, including founders and financial information, for investors
- Information about SSE (possible meanings: Scottish and Southern Energy, Server-Sent Events, etc.)
- Finding MCP servers that support SSE or Streamable HTTP, excluding stdio transport
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/panz2018/fastapi_mcp_sse'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server