今天我们将使用 FastAPI 来构建 MCP 服务器，Anthropic 推出的这个 MCP 协议，目的是让 AI 代理和你的应用程序之间的对话变得更顺畅、更清晰。FastAPI 基于 Starlette 和 Uvicorn，采用异步编程模型，可轻松处理高并发请求，尤其适合 MCP 场景下大模型与外部系统的实时交互需求，其性能接近 Node.js 和 Go，在数据库查询、文件操作等 I/O 密集型任务中表现卓越。
开始今天的正题前，我们来回顾下相关的知识内容：FastAPI 基础、MCP 协议原理及客户端调试方法。
FastAPI 基础知识
安装依赖
pip install uvicorn fastapi
FastAPI 服务代码示例
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {"data": "Hello MCP!"}
uvicorn 启动 server
uvicorn server:app --reload
接下来，我们将基于 FastAPI 来开发 MCP 服务器
FastAPI 开发 MCP Server
FastAPI-MCP 一个零配置工具，用于自动将 FastAPI 端点暴露为模型上下文协议（MCP）工具。其特点在于简洁性和高效性，以下是一些主要特点：
- 直接集成：不需要复杂的设置，直接集成到 FastAPI 应用中。
- 自动转换：无需手动编写代码，自动将 FastAPI 端点转换为 MCP 工具。
- 灵活性：支持自定义 MCP 工具，与自动生成的工具一同使用。
- 性能：基于 Python 3.10+ 和 FastAPI，保证了高性能的 API 服务。
- 文档友好：保持了原有的 API 文档，方便开发者使用和理解。
安装依赖
pip install fastapi-mcp
