使用 FastAPI 和 FastAPI-MCP 开发 MCP 服务器框架

快速入门指南

要开始使用 FastAPI 和 FastAPI-MCP 创建一个基本的 MCP 服务器，请按照以下步骤操作：

1. 安装必要的依赖项：

   pip install fastapi fastapi_mcp uvicorn
   

2. 创建主应用文件 (main.py)：

   from fastapi import FastAPI
   from fastapi_mcp import FastApiMCP
   
   app = FastAPI()
   
   # 定义一个标准的 FastAPI 端点
   @app.post("/predict", operation_id="predict_sentiment")
   async def predict_sentiment(text: str):
       return {"sentiment": "positive", "confidence": 0.92}
   
   # 创建并挂载 MCP 服务，自动将上面的端点转换为 MCP 工具
   mcp = FastApiMCP(
       app,
       name="sentiment-analysis",
       description="情感分析服务",
       base_url="http://localhost:5000",
       include_operations=["predict_sentiment"]
   )
   
   # 挂载 MCP 服务到指定路径
   mcp.mount(mount_path="/mcp")
   
   if __name__ == "__main__":
       uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
   

3. 运行应用：

   python main.py
   

4. 访问服务：

   • 访问 FastAPI 端点：http://localhost:5000/predict
   • 访问 MCP 工具：http://localhost:5000/mcp

项目结构

一个典型的 MCP 服务器项目可能包含以下文件和目录：

mcp_server/
├── main.py                # 主应用文件
├── app/                  # FastAPI 应用模块
│   ├── models.py         # 数据模型定义
│   ├── services/        # 服务类（如数据库连接、业务逻辑）
│   └── endpoints/       # API 端点实现
├── config/               # 配置管理
│   ├── settings.py      # 应用设置
│   └── environment.py   # 环境变量管理
└── tests/                # 测试用例
    ├── test_endpoints.py  # 单元测试
    └── integration_tests.py  # 集成测试

基础功能实现

创建服务类

# app/services/parking_service.py
class ParkingService:
    def __init__(self, db):
        self.db = db

    async def find_nearby_parkings(self, latitude: float, longitude: float, radius: int) -> list:
        # 查询数据库以获取附近的停车场
        pass

实现 API 端点

# app/endpoints/parking_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.parking_service import ParkingService
from config.environment import get_db

router = APIRouter()

@router.get("/parking/nearby")
async def find_nearby_parkings(latitude: float, longitude: float, radius: int,
                              service: ParkingService = Depends(ParkingService)):
    db = next(get_db())
    result = await service.find_nearby_parkings(latitude, longitude, radius)
    return {"data": result}

配置管理

# config/settings.py
class Settings:
    def __init__(self):
        self.debug = True  # 调试模式，默认为真

    @property
    def database_url(self) -> str:
        return "sqlite:///./test.db"

    @property
    def secret_key(self) -> str:
        return "your-secret-key-here"

高级功能实现

依赖注入

FastAPI 的依赖注入机制非常强大，可以用于管理各种依赖项。

# config/database.py
def get_db():
    db = connect_to_db()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.get("/items/")
async def get_items(db=Depends(get_db)):
    return db.query(Item).all()

环境适应

# app/services/database_service.py
class DatabaseService:
    def __init__(self, settings):
        self.settings = settings
        self.db = connect_to_db(settings.database_url)

    async def query(self, sql: str) -> list:
        pass

日志记录和监控

集成日志库（如 logging）和监控工具（如 Prometheus、Grafana）可以提供更详细的运行时信息。

常用功能示例

情感分析服务

# app/endpoints/sentiment_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.sentiment_service import SentimentService

router = APIRouter()

@router.post("/sentiment")
async def analyze_sentiment(text: str, service: SentimentService = Depends(SentimentService)):
    sentiment = await service.analyze(text)
    return {"sentiment": sentiment}

停车场搜索服务

# app/endpoints/parking_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.parking_service import ParkingService

router = APIRouter()

@router.get("/parking/nearby")
async def find_nearby_parkings(latitude: float, longitude: float, radius: int,
                              service: ParkingService = Depends(ParkingService)):
    result = await service.find_nearby_parkings(latitude, longitude, radius)
    return {"data": result}

个性化推荐系统

# app/endpoints/recommendation_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.recommendation_service import RecommendationService

router = APIRouter()

@router.post("/recommendations")
async def get_recommendations(user_id: int, service: RecommendationService = Depends(RecommendationService)):
    recommendations = await service.get Recommendations(user_id)
    return {"recommendations": recommendations}

常见问题与故障排除

• 问：如何处理 API 端点的错误？

  答：可以使用 FastAPI 的异常处理机制，定义自定义异常并将其注册到应用中。

• 问：如何实现速率限制和认证？

  答：可以集成第三方库如 fastapi-limiter 和 python-jose 来实现这些功能。

性能优化与扩展

使用缓存技术

# config/caching.py
from fastapi import Request
from typing import Any
from fastapi.responses import Response

class CacheInterceptor:
    def __init__(self, cache):
        self.cache = cache

    async def intercept_request(self, request: Request) -> Any:
        key = f"{request.method}_{request.url}"
        value = await self.cache.get(key)
        if value is not None:
            return Response(value)

    async def intercept_response(self, response: Response) -> None:
        key = f"{response.request.method}_{response.request.url}"
        value = str(response.body(), encoding="utf-8")
        await self.cache.set(key, value)

分布式事务管理

# config/transaction.py
from fastapi import Depends
from typing import Any
import asyncio

class TransactionManager:
    def __init__(self):
        pass

    async def begin(self):
        pass

    async def commit(self):
        await asyncio.sleep(1)  # 示例事务提交时间

    async def rollback(self):
        pass

实时监控与日志记录

# config/monitoring.py
import logging
from fastapi import FastAPI
from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator

app = FastAPI()

Instrumentator.instrument(app)

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

项目部署与维护

使用 Docker 部署

创建 Dockerfile：

FROM python:3.8-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "main:app"]

构建镜像并运行：

docker build -t mcp-server .
docker run -p 8000:8000 mcp-server

使用 Kubernetes 扩展

创建 Deployment 和 Service 文件：

# deployment.yml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mcp-server-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: mcp-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mcp-server
    spec:
      containers:
        - name: mcp-server
          image: mcp-server:latest
          ports:
            - containerPort: 8000

# service.yml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mcp-server-service
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8000
  selector:
    app: mcp-server

应用配置：

kubectl apply -f deployment.yml -f service.yml

使用 Prometheus 监控

配置 Prometheus 监控 Kubernetes 集群中的 MCP Server：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'mcp-server'
    static_configs:
      - targets: ['<kubernetes-master-ip>:80']

使用 Grafana 可视化

创建 Dashboard 来展示监控数据，集成不同的图表和警报规则。

最佳实践

1. 模块化设计：将功能拆分成独立的模块或服务，便于维护和扩展。
2. 依赖管理：使用工具如 poetry 或 pipenv 管理 Python 依赖，确保环境一致性。
3. 配置管理：使用配置文件而不是硬编码值，方便在不同环境中部署。
4. 日志记录：集成结构化日志记录库如 logging 或 sentry，便于调试和分析问题。
5. 测试驱动开发：编写单元测试、集成测试和端到端测试，确保代码质量。

项目总结

通过以上步骤，您可以构建一个高效可靠的 MCP Server。从模块化的 API 设计到性能优化和扩展，每个细节都至关重要。使用 Docker 和 Kubernetes 进行容器化部署，并结合 Prometheus 和 Grafana 进行监控和可视化，将使您的服务更加稳定和易于管理。

MCP Server 文档

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目录

1. 简介
2. 功能概述
3. 安装与配置
4. 常用 API 端点
5. 高级功能
6. 故障排除
7. 性能优化
8. 部署与扩展
9. 最佳实践

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1. 简介

MCP（Multi-Cloud Processing）Server 是一个高性能的多云处理服务器，用于在多个云平台上协调和管理计算任务。它提供了丰富的 API 接口，支持多种协议和集成方案，适用于各种复杂的云环境。

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2. 功能概述

核心功能

• 跨云平台兼容性：支持 AWS、GCP、Azure 等主流云服务提供商。
• 负载均衡与故障转移：自动分配任务到不同的云实例，确保高可用性。
• 日志与监控集成：内置对 Prometheus 和 Grafana 的支持，方便实时监控和分析。
• 安全认证：支持 OAuth2、JWT 等多种身份验证机制，保障数据安全。

高级功能

• 分布式事务管理：确保跨云服务的事务一致性。
• 缓存与加速：集成 Redis 或 Memcached 进行结果缓存，提升响应速度。
• 动态扩展：根据负载自动调整资源使用，优化成本。
• 智能路由：基于地理位置或策略分配请求到最佳可用节点。

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3. 安装与配置

环境要求

• 操作系统：Linux (推荐) 或 macOS
• Python 版本：3.6+
• 依赖管理工具：poetry/pipenv (可选)
• 额外工具：Docker, kubectl (如需容器化部署)

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
   cd mcp-server
   

2. 创建虚拟环境并安装依赖：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # 在 macOS/Linux 下
   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置项目：

   • 修改 config.py 中的云服务提供商凭证和 API 端点。
   • 更新日志记录配置，确保输出到合适的位置。

4. 启动服务器：

   uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
   

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4. 常用 API 端点

1. 情感分析

URL: /api/sentiment

方法: POST

请求体示例:

{
  "text": "用户评论：这家餐厅的食物非常美味！"
}

响应示例:

{
  "sentiment": "positive",
  "score": 0.85
}

2. 负载均衡测试

URL: /api/load-balance/test

方法: GET

查询参数:

• count (可选): 测试的请求数量，默认为 1。

响应示例:

{
  "status": "success",
  "message": "Load balancing test passed with count: 1"
}

3. 多云任务调度

URL: /api/multi-cloud/task

方法: POST

请求体示例:

{
  "tasks": [
    {
      "id": "task-001",
      "type": "compute-heavy",
      "cloud_provider": "aws",
      "region": "us-east-2"
    },
    {
      "id": "task-002",
      "type": "storage-intensive",
      "cloud_provider": "gcp",
      "region": "europe-west1"
    }
  ]
}

响应示例:

{
  "status": "success",
  "message": "Tasks scheduled to respective cloud providers."
}

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5. 高级功能

分布式事务管理

MCP Server 支持分布式事务，确保跨云平台的操作一致性。通过集成 atom 或 orchestrator 等工具，您可以实现复杂的事务逻辑。

示例用法:

from mcp_server.transaction import TransactionManager

tm = TransactionManager()
with tm.context():
    # 执行跨云操作
    pass

智能路由与负载均衡

MCP Server 提供智能路由功能，根据实时指标和预设策略将请求分发到最佳可用节点。您可以自定义路由逻辑，例如基于地理位置、延迟或资源利用率。

配置示例:

class SmartRouter:
    def route_request(self, request):
        # 返回目标云服务提供商和区域
        pass

动态扩展

通过集成 Kubernetes 或 Elastic Beanstalk，MCP Server 可以根据负载自动扩展计算资源。您可以设置阈值触发扩缩，并定义冷却时间以避免频繁调整。

配置示例:

# Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler 配置
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: mcp-server-hpa
spec:
  scaleRef:
    kind: Deployment
    name: mcp-server-deployment
    apiVersion: apps/v1
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 5
  targetCPUUtilizationPercentage: 80

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6. 故障排除

常见问题

• 服务启动失败：检查配置文件是否正确，确保所有依赖项已安装，并查看日志输出。
• 跨云通信中断：验证各云平台的 API 密钥和凭证是否有效，检查网络连接。
• 性能低下：优化查询逻辑，增加缓存机制，或考虑水平扩展。

日志与调试

MCP Server 支持结构化日志记录，便于排查问题。您可以使用 logging 模块或集成第三方工具如 sentry 进行实时监控。

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7. 性能优化

瓶颈分析

• 数据库查询：减少复杂查询，增加缓存。
• 网络延迟：优化数据传输协议，使用 CDN 或边缘计算。
• 资源分配：合理配置云资源，避免过度或不足使用。

工具推荐

• Profiling Tools: 使用 cProfile 分析 Python 程序性能。
• Load Testing: 用 locust 或 k6 进行压力测试，确保服务稳定性。

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8. 部署与扩展

容器化部署

使用 Docker 将 MCP Server 包装成容器镜像，并通过 Kubernetes 进行编排管理。以下是基本步骤：

1. 创建 Dockerfile:

   FROM python:3.9-slim
   WORKDIR /app
   COPY requirements.txt .
   RUN pip install -r requirements.txt
   COPY . .
   EXPOSE 8000
   CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
   

2. 构建镜像:

   docker build -t mcp-server .
   

3. 运行容器:

   docker run -p 8000:8000 --name mcp-server-container mcp-server
   

4. ** Kubernetes 部署**

   创建 Deployment 和 Service 文件，部署到 Kubernetes 集群。

弹性扩展

通过设置自动扩缩策略（如 Horizontal Pod Autoscaler），MCP Server 可以根据实际负载自动调整资源使用量，降低成本并提高效率。

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9. 结论

MCP Server 提供强大的多云功能和灵活的配置选项，适用于各种复杂的分布式系统。通过合理的架构设计和性能调优，您可以充分发挥其潜力，构建高效可靠的云服务解决方案。

MCP Server 文档

概述

MCP (Multi-Cloud Processing) Server 是一个用于在多个云平台上处理任务的服务器端程序。它支持将任务分发到不同的云提供商，并根据需要进行负载均衡和资源管理。

安装与配置

安装依赖

pip install mcp-server

配置文件

创建 config.yaml 文件，如下所示：

cloud_providers:
  - name: AWS
    region: us-east-2
    access_key: YOUR_AWS_KEY
    secret_key: YOUR_AWS_SECRET

  - name: GCP
    region: europe-west1
    project_id: your-gcp-project
    key_path: path/to/service-account.json

  - name: Azure
    region: eastus
    subscription_id: your_azure_subscription_id
    client_id: your_azure_client_id
    client_secret: your_azure_client_secret

启动服务器

python3 -m mcp_server.run --config config.yaml

核心功能

多云任务分发

MCP Server 可以将任务智能地分配到不同的云提供商，根据负载和可用性自动调整。

示例用法

from mcp_server.client import MCPClient

client = MCPClient('localhost:8000')
response = client.distribute_task(task_id='task-123', task_type='compute')
print(response)

负载均衡

内置的负载均衡算法确保任务在云提供商之间均匀分布，避免过载。

配置负载均衡器

from mcp_server.load_balancer import LoadBalancer

lb = LoadBalancer(cloud_providers=cloud_providers_config)
task = lb.balance_task(task_type='storage')

资源监控与管理

实时监控各云平台的资源使用情况，并根据预设策略进行自动扩展或缩减。

示例监控脚本

from mcp_server.monitoring import Monitor

monitor = Monitor(cloud_providers=cloud_providers_config)
monitor.check_resource_usage()

高级功能

分布式事务管理

处理涉及多个云平台的复杂事务，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。

使用分布式事务

from mcp_server.transaction import TransactionManager

tm = TransactionManager(cloud_providers=cloud_providers_config)
with tm.context():
    # 执行跨云操作
    pass

智能路由

基于实时数据和业务逻辑，动态调整请求分发策略。

自定义路由策略

class CustomRouter:
    def route_request(self, request_type):
        if request_type == 'real-time':
            return ['aws', 'gcp']
        else:
            return ['azure']

router = CustomRouter()
assigned_clouds = router.route_request('real-time')

自动扩展

根据负载自动调整资源使用量，优化成本和性能。

配置自动扩缩

# Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler 示例配置
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: mcp-server-hpa
spec:
  scaleRef:
    kind: Deployment
    name: mcp-server-deployment
    apiVersion: apps/v1
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 5
  targetCPUUtilizationPercentage: 80

故障排除

常见问题

• 服务启动失败：检查配置文件是否正确，确保所有依赖项已安装，并查看日志输出。
• 跨云通信中断：验证各云平台的 API 密钥和凭证是否有效，检查网络连接。
• 性能低下：优化查询逻辑，增加缓存机制，或考虑水平扩展。

日志与调试

MCP Server 支持结构化日志记录，便于排查问题。您可以使用 logging 模块或集成第三方工具如 sentry 进行实时监控。

结论

MCP Server 提供强大的多云功能和灵活的配置选项，适用于各种复杂的分布式系统。通过合理的架构设计和性能调优，您可以充分发挥其潜力，构建高效可靠的云服务解决方案。