FastAPI-MCP 开源：简化 FastAPI 与 AI 智能体的集成
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作者｜RobertKrzaczyński
译者｜明知山
策划｜Tina
最近，一个叫作FastAPI-MCP的开源库问世，旨在帮助开发者更轻松地将传统FastAPI应用程序与现代AI智能体通过模型上下文协议(MCP)连接起来。FastAPI-MCP旨在实现零配置，使得开发者能够自动将API端点暴露为与MCP兼容的服务，从而以最小的改动让Web服务对AI系统可用。
这个库能够识别所有可用的FastAPI端点，并将它们转换为MCP工具。它保留了请求和响应模式，以及为Swagger或OpenAPI接口创建的文档。这些功能确保AI智能体能够访问端点，并有效地、安全地与它们发生交互。此外，开发者可以直接在FastAPI应用程序内挂载MCP服务器，也可以将其作为独立服务部署，从而在不同架构中提供灵活性。
服务器既可以作为FastAPI应用的一部分进行托管，也可以独立部署，具体取决于架构需求。它支持通过uv（一个高效的Python包管理器）和传统的pip进行安装。
这种方法在开发者和AI社区引起了广泛关注。AI/ML工程师兼多云架构师PrathamChandratre指出：
FastAPI与MCP的结合正是AI/LLM生态系统所需要的。这对于希望快速将工具投入生产而无需重写一切的开发者来说是一个巨大的胜利。向FastAPI-MCP背后的团队致敬——这是一个改变游戏规则的项目！
有一些人则提出了未来需要考虑的事项和可能的改进功能。软件工程师MuratAslan提出了一个关于实际部署中遇到的问题：
将FastAPI应用程序轻松变成MCP服务器的能力非常令人赞叹。我很好奇它是否也支持开箱即用的自定义中间件和身份验证层。
在实际应用方面，FastAPI-MCP能够支持多种类型的应用：
交互式文档：引导用户通过API进行交互的AI智能体。
内部自动化：安全的智能体工具，用于自动化企业工作流。
数据查询智能体：通过API检索和更新数据的AI智能体。
多智能体编排：通过标准API在服务之间协同工作的AI智能体。
随着人们对智能体架构关注度的日益增长，FastAPI-MCP提供了一种将传统WebAPI与支持模型上下文协议（MCP）的系统相连接的解决方案。这个库遵循MCP标准，使得FastAPI应用程序能够为依赖于结构化、基于协议交互的AI工具提供服务。
FastAPI-MCP是由Tadata公司开发和维护的项目，基于MIT许可。该项目欢迎社区的贡献，包括错误报告、功能请求和代码改进。对于有兴趣参与的开发者，在提交拉取请求或打开问题之前，建议先阅读官方的贡献指南。
原文链接：
https ://www.infoq.com/news/2025/04/fastapi-mcp/
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