MCP Fastapi Learning

🚀 FastAPI 你好，世界！应用程序

这是一个简单的 Hello World API，借助 FastAPI 和 MCP SSE 支持构建而成，能实现基本问候功能，还集成了 OpenAI 的 GPT - 4o 模型，并且可自动生成 API 文档。

✨ 主要特性

• 根路由：返回一条 Hello World 消息。
• 带有名字参数的动态问候接口，可实现个性化问候。
• 集成 OpenAI 的 GPT - 4o 模型以实现高级 AI 聊天完成功能。
• 自动生成 API 文档并提供 Swagger UI，方便查看和测试接口。

📦 安装指南

你可以选择在本地或使用 Docker 运行此应用程序。

本地安装

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/xxradar/mcp-test-repo.git
cd mcp-test-repo

2. 创建虚拟环境（可选但推荐）

# 在 macOS/Linux 系统上
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 在 Windows 系统上
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

3. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4. 运行应用程序

uvicorn main:app --reload

应用程序启动后将在 http://127.0.0.1:8000 上可用。

或者，你可以直接使用 Python 运行：

python main.py

Docker 安装

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/xxradar/mcp-test-repo.git
cd mcp-test-repo

2. 构建 Docker 镜像

docker build -t fastapi-hello-world .

3. 运行 Docker 容器

docker run -p 8000:8000 fastapi-hello-world

应用程序将在 http://localhost:8000 上可用。

📚 详细文档

API 接口

• GET /：返回一条简单的 Hello World 消息。
• GET /hello/{name}：根据提供的名字返回个性化的问候消息。
• GET /openai：使用 OpenAI 的 GPT - 4o 模型进行响应（接受一个可选的 prompt 查询参数）。
• GET /docs：Swagger UI 文档界面。
• GET /redoc：ReDoc 文档界面。

OpenAI 集成

/openai 接口使用 OpenAI 的 GPT - 4o 模型，并需要在环境中设置 OpenAI API 密钥。

本地安装

# 设置 OpenAI API 密钥为环境变量
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

# 运行应用程序
uvicorn main:app --reload

Docker 安装

# 使用 OpenAI API 密钥运行 Docker 容器
docker run -p 8000:8000 -e OPENAI_API_KEY=your_api_key_here fastapi-hello-world

💻 使用示例

使用 curl

# 获取 Hello World 消息
curl http://127.0.0.1:8000/

# 获取个性化的问候消息
curl http://127.0.0.1:8000/hello/World

# 访问 Swagger UI 文档界面
curl http://127.0.0.1:8000/docs

# 使用 OpenAI 接口进行示例请求
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/openai/?prompt=你好%2C+我是新手。你能教我什么？"

使用 Swagger UI

1. 打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8000/docs。
2. 在文档界面中，找到 /openai 接口。
3. 点击该接口的“Try It Out”按钮。
4. 在 prompt 参数处输入你的问题或提示，例如 “你好，我是新手。你能教我什么？”
5. 点击“Execute”按钮，查看 OpenAI 的响应。

⚠️ 重要提示

• 安装时请确保 Python 版本为 3.7 或更高。
• 使用 Docker 时，请根据需要调整端口映射或其他配置。
• 在生产环境中使用前，请确保已正确设置 OpenAI API 密钥，并了解其费用和使用限制。