fastapi_mcp：零配置自动转换FastAPI端点为MCP工具

fastapi_mcp：零配置自动转换FastAPI端点为MCP工具

fastapi_mcp A zero-configuration tool for automatically exposing FastAPI endpoints as Model Context Protocol (MCP) tools. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi_mcp

项目介绍

在现代的软件开发中，API的构建和集成是核心的工作之一。FastAPI作为一种现代、快速（高性能）的Web框架，得到了广泛的关注和应用。然而，在API开发中，如何快速地将API端点转换为MCP（Model Context Protocol）工具，以便于在模型环境中直接使用，一直是一个挑战。为此，fastapi_mcp项目应运而生。

fastapi_mcp是一个开源工具，它能够零配置地自动将FastAPI端点暴露为MCP工具，极大地方便了开发者在模型上下文中的API使用。

项目技术分析

fastapi_mcp基于Python 3.10+开发，与FastAPI框架紧密集成。它不仅能够自动发现FastAPI应用中的所有端点，还能将这些端点转换为MCP工具，而无需进行任何额外的配置。这一功能的核心在于其自动化的端点发现和转换机制，它能够保留原有的请求和响应模型架构，同时还能保持端点的文档，与Swagger中的展现一致。

项目的技术特点包括：

• 直接集成：可以直接将MCP服务器挂载到FastAPI应用中。
• 零配置：无需额外的配置，即插即用。
• 自动发现和转换：自动发现所有FastAPI端点并将其转换为MCP工具。
• 保持模型架构：保留请求和响应模型的架构。
• 文档保留：端点的文档保持与Swagger中一致。

项目及技术应用场景

fastapi_mcp的应用场景广泛，适用于任何需要将FastAPI端点快速转换为MCP工具的场景。例如，在机器学习模型开发中，开发者可能需要频繁地调用API以获取数据或触发模型训练等操作。通过使用fastapi_mcp，开发者可以快速地构建一个MCP服务器，使得API调用变得更为直接和方便。

以下是几个具体的应用场景：

• 机器学习模型集成：在模型训练或推理过程中，快速调用后端API。
• 自动化测试：自动将API端点转换为MCP工具，进行端到端的自动化测试。
• 数据科学实验：数据科学家可以使用MCP工具快速实验和验证API的功能。

项目特点

fastapi_mcp的特点在于其简洁性和高效性，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。

总结而言，fastapi_mcp是一个强大且实用的工具，它能够帮助开发者节省时间和精力，在保证API性能和文档完整性的同时，快速实现FastAPI端点到MCP工具的转换。通过使用这一工具，开发者可以更加专注于核心的业务逻辑和模型开发，而不是API的配置和管理。

fastapi_mcp A zero-configuration tool for automatically exposing FastAPI endpoints as Model Context Protocol (MCP) tools. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi_mcp