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FastAPI-MCP

news 来源：原创 2025/8/2 11:02:46

介绍

开源地址： https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp

FastAPI-MCP 是一个开源项目，旨在简化 FastAPI 应用与现代 AI 代理（如基于大语言模型的系统）之间的集成。它通过自动将 FastAPI 的所有 API 端点暴露为符合 Model Context Protocol（MCP）标准的工具，使得 AI 代理能够直接调用和理解这些接口，整个过程无需额外配置，极大地降低了开发者的集成难度。

主要功能

零配置自动化：无需手动配置，FastAPI-MCP 会自动发现 FastAPI 应用中的所有端点，并将它们转换为 MCP 工具。
直接集成：可以将 MCP 服务器直接挂载到现有的 FastAPI 应用中，或者选择单独部署 MCP 服务器，灵活适应不同架构需求。
保持模型和文档完整性：自动保留请求和响应模型的 JSON Schema，以及原有的 Swagger/OpenAPI 文档，确保 AI 代理能够准确理解接口的调用方式和数据结构。
支持 ASGI 传输：默认通过 FastAPI 的 ASGI 接口高效通信，无需额外的 HTTP 请求，提升性能。
灵活的端点筛选：可以通过操作 ID 或标签来包含或排除特定的 API 端点，方便控制暴露给 MCP 的工具集合。
支持动态更新：在添加新的 FastAPI 端点后，可刷新 MCP 服务器以包含新增接口。
fastapi-mcp 插件是为了支持 MCP 大模型上下文协议的 OpenAPI 扩展。
如果你想让多个 LLM 工具（如通义、智谱）可以自动理解你的 API，用这个是很合适的。
要让 MCP 生效，关键在于：
- 所有路由必须要有 operation_id
- 接口请求/响应最好都带 description、summary

运行说明

服务端：

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()# ✅ 请求体模型
class ItemRequest(BaseModel):item_id: int# ✅ POST 接口 + operation_id + 请求体
@app.post("/mcp/get_item", operation_id="get_item")
async def get_item_mcp(req: ItemRequest):return {"item_id": req.item_id, "name": f"Item {req.item_id}"}
# MCP 实例化
mcp = FastApiMCP(app)mcp.mount(mount_path="/mcp")  # 👈 挂载 MCP endpoint 到 /mcp
# 如果你想暴露 openapi 文档
@app.get("/mcp/openapi.json", include_in_schema=False)
async def get_openapi():return app.openapi()
if __name__ == '__main__':import uvicornuvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

operation_id 是每个 API 接口的唯一标识符

代表这个接口在 OpenAPI 文档中是唯一识别为 “get_item” 的操作。

✅ 为什么 operation_id 很重要？

因为 MCP 协议、Coze、通义、百川等大模型对接平台，都依赖 operation_id 来知道你要调用哪个接口！

客户端：

from fastapi_mcp_client import MCPClient
import asyncioasync def main():async with MCPClient("http://localhost:8000/mcp") as client:result = await client.call_operation("get_item", {"item_id": 123})print(result)asyncio.run(main())

🔧 MCP 调用时长这样：

👉 这里 “get_item” 对应的就是你 FastAPI 中的,如果你没写 operation_id，FastAPI 默认会自动生成一个，比如：“operationId”: "get_mcp_get_item_mcp_get_item_post”,但是大模型不知道怎么调用了。

client.call_operation("get_item", {"item_id": 123})

你必须满足 MCP 的接口结构要求：

项目	要求说明
请求方法	POST（MCP 默认使用）
请求体（body）	✅ 使用 Pydantic 模型接收
operation_id	✅ 必须与 call_operation 保持一致

🚨 MCP 接口一定要你自己手动指定 operation_id

项目名	意义说明
operation_id	接口唯一代号，供外部调用识别使用
和路由无关	和 @app.post(“/path”) 的路径、函数名都可无关
对接必须有	MCP、Coze、千问等大模型调用你接口时就靠它识别

拆解MCP

这个 MCPClient 究竟干了什么，以及 MCP 协议到底是个“什么鬼”——为什么它虽然走的还是 HTTP，却变成了大模型通用对接的标准。

✅ 本质还是 HTTP，但它封装了调用协议 + 结构化文档 + 标准化调用方式

MCP（Model Context Protocol）不是新协议，而是为大模型定制的 OpenAPI 子集标准，让模型能「看得懂、调得对、调得稳」你的接口。

✅ 1. HTTP 是传输协议（干活的快递员）

确实所有请求最终走的都是 HTTP，比如：

POST /mcp/get_item
Body: {"item_id": 123}

✅ 2. OpenAPI 是接口描述文档（接口说明书）

帮助工具了解你这个接口长什么样：
- 接口路径
- 请求参数
- 响应结构
- operation_id

✅ 3. MCP 是大模型「能读懂」的 OpenAPI 子集标准

它是为大模型设计的接口文档格式，比如：
- 增加了 x-modelcontext 扩展字段
- 精简了 OpenAPI 的复杂内容
- 强调每个接口都要 operation_id、description、参数结构清晰

✅ MCPClient就是个“模拟大模型”的客户端

async with MCPClient("http://localhost:8000/mcp") as client:result = await client.call_operation("get_item", {"item_id": 123})

等价于下面这几步自动化操作：

发请求到：

GET http://localhost:8000/mcp/openapi.json

读取到这个 JSON 文件中的内容，找到 operation_id = get_item 的接口：

{"operationId": "get_item","path": "/mcp/get_item","method": "POST","parameters": ...
}

自动生成一个 HTTP 请求并发送：

POST /mcp/get_item
Content-Type: application/json{"item_id": 123
}

返回响应

本质客户端就是封了一层！！！

这就是 Coze / 通义 / 百川 / 智谱对接你 API 的方式！

使用openai来测试：

import openai
import json
import requests
import os
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL"),
)tools = [{"type": "function","function": {"name": "get_item","description": "根据 item_id 获取商品信息","parameters": {"type": "object","properties": {"item_id": {"type": "integer","description": "商品 ID"}},"required": ["item_id"]}}}
]# 发起 Tool Call 请求
response = client.chat.completions.create(model="moonshot-v1-8k",messages=[{"role": "user", "content": "请获取 item_id 为 123 的商品信息"}],tools=tools,tool_choice={"type": "function", "function": {"name": "get_item"}},
)# 提取函数调用内容
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
func_name = tool_call.function.name
args = json.loads(tool_call.function.arguments)# 实际调用你本地 MCP 接口
mcp_result = requests.post(f"http://localhost:8000/mcp/{func_name}", json=args)
print("🟢 MCP 响应：", mcp_result.json())

❓现在有没有一个“完全自动化 MCP 接口调用”的服务？

结论：

❌ OpenAI / Moonshot / 通义等大模型

当前都不内建自动调用你接口的能力

它们可以识别你的 openapi.json
可以生成 tool_call
但 不会真的“帮你发请求去调接口”，你必须自己中转调用

✅ 所以“闭环”仍需你在中间处理 tool_call ➝ 实际 HTTP 请求 ➝ 再补 messages ➝ 再发一轮

大模型 = 调用建议器（Tool Caller）
你 = Tool Executor（工具执行者）

✅ 那有没有“自动 MCP 执行”的系统？

系统/平台	是否支持自动调用	说明
🔵 LangChain	✅ ✅ ✅	可以集成 OpenAPI Toolkit + tool 调用自动发 HTTP 请求
🟣 Flowise	✅（需要配置）	可加载 openapi 并自动调接口
🟢 自建 LLM 代理服务	✅（推荐）	自己封装 tool_call → HTTP 调用 → 补回 → 完整闭环
🔴 OpenAI 官方	❌	不负责接口调用，tool_call 只是调用计划
🟡 Moonshot Kimi	❌	行为和 OpenAI 相同

可自己封装一个自动执行的：

用户说：请获取 item_id 为 123 的商品⬇️大模型返回：
tool_call = {"name": "get_item", "args": {"item_id": 123}}⬇️代理服务自动识别 → 请求 http://localhost:8000/mcp/get_item⬇️再构造：
messages = [{"role": "user", "content": "..."},{"role": "assistant", "tool_calls": [...]},{"role": "tool", "tool_call_id": "...", "content": "{实际返回值}"},
]⬇️再继续调用一次 LLM → 得到最终文本回复

介绍