FastAPI MCP SSE 实现

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使用FastAPI框架实现的Server-Sent Events (SSE)，并集成了Model Context Protocol (MCP)功能。

MCP 是什么？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一项开放标准，使得AI模型能够与外部工具和数据源交互。MCP解决了AI开发中的几个关键挑战：

• 上下文限制：允许模型访问其训练数据之外的最新信息
• 工具集成：提供了一种标准化方式让模型使用外部工具和API
• 互操作性：创建了不同AI模型与工具之间的通用接口
• 可扩展性：易于在AI系统中添加新功能而无需重新训练

该项目展示了如何在FastAPI网络应用中使用SSE实现MCP。

项目描述

该项目演示了如何在FastAPI框架中使用Server-Sent Events (SSE) 并集成Model Context Protocol (MCP) 功能。其关键特性是将MCP的SSE功能无缝整合到一个完整的FastAPI网络应用中，该应用包含自定义路由。

特性

• 带有MCP的SSE实现
• FastAPI框架与自定义路由的集成
• 统一的网络应用，同时具有MCP和标准网页端点
• 可定制的路由结构
• MCP功能与网络功能之间的职责分明

架构

该项目展示了一个模块化架构：

1. 将MCP SSE端点（/sse 和 /messages/）整合到FastAPI应用中
2. 提供标准网页路由（/, /about, /status, /docs, /redoc）
3. 展示如何在MCP功能与网络路由之间保持分离

安装和使用选项

依赖项

安装UV包管理器 - 一个用Rust编写的快速Python包安装工具：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

选项1：无需安装的快速运行

直接使用UV执行工具运行应用：

uvx --from git+https://github.com/panz2018/fastapi_mcp_sse.git start

选项2：完整安装

创建虚拟环境

为项目创建一个隔离的Python环境：

uv venv

激活虚拟环境

激活虚拟环境以使用它：

.venv\Scripts\activate

安装依赖项

安装所有所需的包：

uv pip install -r pyproject.toml

启动集成服务器

启动具有MCP SSE功能的FastAPI服务器：

python src/server.py

或

uv run start

可用端点

启动服务器后（无论使用选项1还是选项2），将有以下端点可用：

• 主服务器：http://localhost:8000
• 标准网页路由： -主页：http://localhost:8000/
  • 关于页面：http://localhost:8000/about
  • 状态API：http://localhost:8000/status
  • 文档（Swagger UI）：http://localhost:8000/docs
  • 文档（ReDoc）：http://localhost:8000/redoc
• MCP SSE端点：
  • SSE端点：http://localhost:8000/sse
  • 消息发布：http://localhost:8000/messages/

使用Continue的集成

要将此MCP服务器与Continue VS Code扩展一起使用，请在Continue设置中添加以下配置：

{
  "experimental": {
    "modelContextProtocolServers": [
      {
        "transport": {
          "name": "weather",
          "type": "sse",
          "url": "http://localhost:8000/sse"
        }
      }
    ]
  }
}