mcp-fastapi
Provides tools to search and retrieve FastAPI reference documentation (topics from docs/references/), enabling AI agents to get accurate guidance on FastAPI during development.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@mcp-fastapi search FastAPI docs for dependency injection"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
mcp-fastapi
Servidor MCP que expõe os documentos de
referência do FastAPI (docs/references/, 39 tópicos) como três tools, para
que um agente/LLM consulte orientação real sobre FastAPI durante o
desenvolvimento — em vez de depender só de conhecimento pré-treinado. Não é
um buscador genérico de documentação: cada tool existe para responder "isso
ajuda o agente a escrever FastAPI correto agora, no meio de uma tarefa de
desenvolvimento?".
Tools
Nomes e parâmetros em português brasileiro (vocabulário de domínio do
projeto). Schemas completos e cenários de erro em
specs/001-search-fastapi-docs/contracts/mcp-tools.md.
buscar_documentos
Busca por tópico/palavra-chave. Recebe consulta (string, não pode ser
vazia/só espaço) e devolve uma lista ranqueada (máx. 10) com
id_documento, titulo, trecho (excerto que justifica o match) e
pontuacao.
obter_documento
Recebe id_documento (ex.: o retornado por uma busca) e devolve o conteúdo
markdown completo e sem modificação do documento, ou uma resposta
encontrado: false clara se o id não existir.
listar_documentos
Sem parâmetros. Lista todos os documentos do corpus (id_documento +
titulo), para descoberta de tópicos sem precisar adivinhar um termo de
busca.
Related MCP server: OpenAPI MCP Server
Instalação
Pré-requisitos: Python 3.12+ e uv.
uv syncRodar o servidor
uv run python -m mcp_fastapiO servidor fala o protocolo MCP via stdio (sem HTTP nesta versão). Para
plugar num cliente MCP (ex. Claude Desktop/Claude Code), aponte para o
comando acima com o diretório do projeto como cwd, por exemplo:
{
"mcpServers": {
"mcp-fastapi": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "mcp_fastapi"],
"cwd": "/caminho/para/mcp-fastapi"
}
}
}Para validar o fluxo completo manualmente (os 3 tools, cenários de sucesso
e erro), veja
specs/001-search-fastapi-docs/quickstart.md.
Arquitetura
Pacote único em src/mcp_fastapi/, sem banco de dados — o corpus inteiro é
carregado em memória na inicialização a partir de docs/references/*.md.
corpus.py— carrega e valida os documentos (DocumentoReferencia), um por arquivo; id único por nome de arquivo, título extraído do H1 do conteúdo.search.py— tokenização e ranqueamento por frequência de termo (peso maior no título), stdlib apenas — sem dependência externa de busca.server.py— instancia o servidor MCP (SDK oficial) e registra as três tools.
Detalhes de design e as decisões por trás deles estão em
specs/001-search-fastapi-docs/ (plan.md,
research.md, data-model.md) e na
constituição do projeto.
Desenvolvimento
uv run pytest # suíte de testes (unit + contract)
uv run pytest --cov # com relatório de cobertura no terminal
uv run ruff check . # lint
uv run ruff format --check . # formatação
uv run mypy # type-check estrito
uv run bandit -c pyproject.toml -r src # SAST
uv run pip-audit # CVEs nas dependênciaspre-commit install roda essas checagens automaticamente antes de cada
commit (config em .pre-commit-config.yaml).
CI (.github/workflows/ci.yml) roda as mesmas checagens em PR/push; release
(.github/workflows/release.yml) gera versão/changelog/tag automaticamente
via python-semantic-release
a partir de Conventional Commits —
sem bump manual.
Análise local no SonarQube
cp .env.example .env # preencher SONAR_TOKEN
scripts/run-sonar-local.shRoda a suíte com cobertura e envia a análise para o SonarQube configurado em
sonar-project.properties (só o token fica no
.env, gitignored).
Convenções do projeto
Idioma: domínio de negócio (specs, comentários, nomes de tool/campo) em português brasileiro; termos técnicos padrão de mercado (nomes de framework, padrões de código, tipos de commit) em inglês.
Contrato antes do código: todo schema de tool deve refletir fielmente
docs/references/; mudanças que quebram um contrato existente exigem bump de MAJOR (SemVer).Test-first: lógica de tool/resource não é implementada sem teste escrito e falhando antes.
Regras completas em .specify/memory/constitution.md.
Available Tools
3 toolsbuscar_documentosA
Busca documentos de referência do FastAPI por tópico/palavra-chave.
Inputs: consulta (required). Returns: result
listar_documentosA
Lista todos os documentos de referência do FastAPI disponíveis.
Inputs: no named parameters. Returns: result
obter_documentoA
Obtém o conteúdo completo de um documento de referência pelo seu id.
Inputs: id_documento (required). Returns: titulo, conteudo, mensagem, encontrado, +1 more
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 3 tools
Each tool has a distinct purpose: searching by keyword, retrieving by ID, and listing all documents. There is no overlap or ambiguity between them.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern in Portuguese (buscar_documentos, obter_documento, listar_documentos), with the expected singular/plural distinction for retrieving single vs. multiple items.
Three tools is perfectly scoped for a documentation retrieval server. Each tool covers a fundamental operation without unnecessary bloat.
The set covers the full lifecycle of read-only document access: search, list, and retrieve by ID. There are no obvious gaps for the server's stated purpose.
Maintenance
Related MCP Connectors
Publish your API docs so AI assistants can look up endpoints and call your API correctly.
Convert, lint and generate LLM tool schemas for OpenAI, Anthropic, Gemini and MCP
Point Gecko at an OpenAPI spec; get first-call-correct, auth-hidden agent tools.
The OpenRouter for tools. One MCP connection gives any AI agent 254 hosted tools, pay per call.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityDmaintenanceConverts FastAPI application OpenAPI documentation into MCP tools for AI assistants to efficiently query API information. Reduces token consumption by enabling on-demand, structured API queries instead of loading complete OpenAPI specifications.2MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceExposes OpenAPI specifications as MCP tools, enabling AI assistants to explore and understand API structures, endpoints, schemas, and documentation through semantic queries.19 npmMIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides RAG-based FastAPI documentation retrieval and project introspection tools via MCP, enabling LLMs to query reference docs, symbols, and project OpenAPI specs.-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceExposes OpenAPI endpoints as MCP tools, enabling LLMs to discover and interact with REST APIs through the MCP protocol.17 npmMIT