fastapi-mcp-server
FastAPI MCP Server is a robust and lightweight server designed to facilitate interaction between AI models and user applications using the Model Context Protocol. It leverages FastAPI for asynchronous communication, supporting multi-user sessions, and tool registrations to enhance AI-powered applications.
🚀 FastAPI MCP 服务器
FastAPI MCP服务器是一个专为大型语言模型设计的Model Context Protocol (MCP) 集成应用,基于FastAPI框架开发,提供高性能的服务器端事件(SSE)通信、智能工具注册和完善的会话管理功能。
📖 项目简介
此项目是一个轻量级、高性能的MCP服务器实现,旨在简化AI模型与用户应用程序之间的交互。它利用FastAPI的异步特性和Schema验证能力,结合SSE(Server-Sent Events)技术实现低延迟的实时通信,并通过会话管理系统支持多用户、多模型并发交互,为开发AI驱动的应用提供强大后端支持。
✨ 项目亮点
- 🔄 FastAPI + MCP整合:将FastAPI的高性能与MCP协议无缝集成,提供标准化的模型交互接口
- 📡 高效SSE实时通信:基于服务器发送事件(SSE)实现毫秒级响应的单向实时数据流
- 👥 多用户会话隔离:完善的会话创建、存储和管理机制,确保多用户场景下的数据隔离
- 🔐 灵活认证机制:支持多种认证方式,包括token、path和query参数,满足不同场景需求
- ⚡ 全异步处理架构:从请求处理到数据库操作均采用异步设计,支持高并发访问
- 🧰 智能工具注册系统:简化AI工具函数的注册和管理,便于扩展模型能力
🔍 工作原理
graph TD
A[客户端] -->|发送请求| B[FastAPI服务器]
B -->|创建/获取| C[会话服务]
C -->|管理| D[用户会话]
B -->|路由到| E[MCP处理器]
E -->|注册| F[工具函数]
E -->|使用| G[SSE传输]
G -->|实时响应| A
classDef client fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
classDef server fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
classDef service fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px;
class A client;
class B,E server;
class C,D,F,G service;
📸 屏幕截图
MCP交互界面
MCP Inspector参数无感透传
MCP Inspector参数鉴权校验
📁 项目结构
fastapi-mcp-server/
├── auth/ # 认证相关模块
├── database/ # 数据库连接和管理
├── models/ # 数据模型定义
├── routes/ # API路由定义
├── services/ # 业务逻辑服务
├── tools/ # 工具函数
├── transport/ # 传输层实现
├── utils/ # 通用工具函数
├── config.py # 配置文件
├── main.py # 应用入口
└── server.py # MCP服务器初始化
🛠️ 安装指南
前置条件
- 🐍 Python 3.13+
- 🗄️ 支持异步的数据库(可选)
- 📦 uv包管理器(推荐)
安装步骤
- 克隆代码库:
git clone git@github.com:purity3/fastapi-mcp-server.git
cd fastapi-mcp-server
- 创建并激活虚拟环境:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# 或者
.venv\Scripts\activate # Windows
- 安装依赖:
使用uv安装(推荐):
# 如果尚未安装uv
pip install uv
# 使用uv安装依赖
uv pip install -e .
或使用pip安装:
pip install -e .
- 配置环境变量:
创建.env
文件,参考.env.example
设置必要的环境变量。
- 创建数据库:
需要在database目录下创建session.db数据库文件,可以通过运行以下命令初始化:
# 确保database目录存在
mkdir -p database
# 创建空的session.db文件
touch database/session.db
# 应用程序首次运行时会自动创建必要的表结构
- 自定义鉴权逻辑:
在auth/credential.py
中实现您自己的API密钥验证逻辑。默认提供了基本框架,您需要根据自己的需求修改:
# 示例:自定义鉴权逻辑
async def verify_api_key(api_key: str) -> bool:
"""
验证API密钥是否有效
Args:
api_key: 要验证的API密钥
Returns:
如果API密钥有效则返回True,否则返回False
"""
# 实现您的自定义验证逻辑
# 可以是本地验证、数据库查询或远程API调用
# 简单示例:检查API密钥格式和前缀
if not api_key or not api_key.startswith("sk_"):
return False
# 添加更多验证步骤...
return True # 验证通过
🚀 使用指南
启动服务器
使用Python启动:
python -m main
# 或使用安装的入口点
start
使用uv启动:
uv run start
使用inspector模式启动(调试):
mcp dev server.py
服务器默认运行在 http://localhost:8000
自定义工具
在tools/
目录下添加您的自定义工具函数,并在server.py
中注册:
@mcp.tool()
def your_custom_tool():
# 实现您的工具逻辑
pass
⚙️ 环境变量
变量名 | 描述 | 默认值 | 是否必需 |
---|---|---|---|
HOST | 服务器主机 | 127.0.0.1 | 否 |
PORT | 服务器端口 | 8000 | 否 |
DATABASE_URL | 数据库连接地址 | 无 | 是 |
🔧 常见问题解决
连接问题
- 无法启动服务器:检查端口是否被占用,尝试更改
PORT
环境变量 - SSE连接断开:检查网络连接,或者客户端超时设置
工具注册问题
- 工具注册失败:确保工具函数格式正确,并且已正确导入
- 工具执行错误:检查工具函数的错误处理逻辑
会话管理问题
- 会话创建失败:检查数据库连接配置
- 会话过期:调整会话过期时间,或确保客户端保持活跃连接
🔮 未来规划
我们计划在未来版本中添加以下功能:
-
Docker容器部署
- 创建优化的Docker镜像
- 提供docker-compose配置
- 支持多容器协作部署
-
IP黑白名单系统
- 基于IP的访问控制
- 支持CIDR格式的网络规则
- 可配置的拦截策略
-
FastMCP Streamable模式支持
- 支持异步流式响应传输
- 实现MCP协议的流式处理机制
- 提供流式传输的进度监控和错误处理
-
高级监控与日志
- 实时性能监控
- 结构化日志输出
- 分布式追踪支持
📜 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 详情请查看 文件。