作者｜Robert Krzaczyński

譯者｜明知山

策劃｜Tina

最近，一個叫作 FastAPI-MCP 的開源庫問世，旨在幫助開發者更輕松地將傳統 FastAPI 應用程序與現代 AI 智能體通過模型上下文協議 (MCP) 連接起來。FastAPI-MCP 旨在實現零配置，使得開發者能夠自動將 API 端點暴露為與 MCP 兼容的服務，從而以最小的改動讓 Web 服務對 AI 系統可用。

這個庫能夠識別所有可用的 FastAPI 端點，并將它們轉換為 MCP 工具。它保留了請求和響應模式，以及為 Swagger 或 OpenAPI 接口創建的文檔。這些功能確保 AI 智能體能夠訪問端點，并有效地、安全地與它們發生交互。此外，開發者可以直接在 FastAPI 應用程序內掛載 MCP 服務器，也可以將其作為獨立服務部署，從而在不同架構中提供靈活性。

服務器既可以作為 FastAPI 應用的一部分進行托管，也可以獨立部署，具體取決于架構需求。它支持通過 uv（一個高效的 Python 包管理器）和傳統的 pip 進行安裝。

這種方法在開發者和 AI 社區引起了廣泛關注。AI/ML 工程師兼多云架構師 Pratham Chandratre 指出：

FastAPI 與 MCP 的結合正是 AI/LLM 生態系統所需要的。這對于希望快速將工具投入生產而無需重寫一切的開發者來說是一個巨大的勝利。向 FastAPI-MCP 背后的團隊致敬——這是一個改變游戲規則的項目！

有一些人則提出了未來需要考慮的事項和可能的改進功能。軟件工程師 Murat Aslan 提出了一個關于實際部署中遇到的問題：

將 FastAPI 應用程序輕松變成 MCP 服務器的能力非常令人贊嘆。我很好奇它是否也支持開箱即用的自定義中間件和身份驗證層。

在實際應用方面，FastAPI-MCP 能夠支持多種類型的應用：

• 交互式文檔：引導用戶通過 API 進行交互的 AI 智能體。

• 內部自動化：安全的智能體工具，用于自動化企業工作流。

• 數據查詢智能體：通過 API 檢索和更新數據的 AI 智能體。

• 多智能體編排：通過標準 API 在服務之間協同工作的 AI 智能體。

隨著人們對智能體架構關注度的日益增長，FastAPI-MCP 提供了一種將傳統 Web API 與支持模型上下文協議（MCP）的系統相連接的解決方案。這個庫遵循 MCP 標準，使得 FastAPI 應用程序能夠為依賴于結構化、基于協議交互的 AI 工具提供服務。

FastAPI-MCP 是由 Tadata 公司開發和維護的項目，基于 MIT 許可。該項目歡迎社區的貢獻，包括錯誤報告、功能請求和代碼改進。對于有興趣參與的開發者，在提交拉取請求或打開問題之前，建議先閱讀官方的貢獻指南。

https://www.infoq.com/news/2025/04/fastapi-mcp/

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