As A Fastapi Application

通过FastAPI暴露MCP服务器

一次构建，随处部署。通过简洁的FastAPI接口暴露您的模型上下文协议（MCP）工具。

概述

这个项目展示了如何：

• 将一个简单的MCP服务器转换为FastAPI应用程序
• 使用 FastAPI 生命周期钩子运行和管理 MCP 生命周期
• 在路径前缀下挂载一个或多个MCP应用程序
• 使用容器或进程基础的运行器部署到通用云平台

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这里的MCP是什么？

MCP（模型上下文协议）允许您向客户端暴露可调用的“工具”。FastMCP助手来自 mcp.server.fastmcp 将这些工具转换为一个可嵌入或挂载到FastAPI等框架中的HTTP就绪应用程序。

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项目结构

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├─ math_server.py     # Defines a simple MCP tool surface
├─ main.py            # FastAPI app that mounts the MCP app
├─ requirements.txt  # Or pyproject.toml / poetry.lock

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示例MCP服务器

math_server.py（可译为：数学服务器.py，或根据上下文具体含义调整，如“数学服务脚本.py”等）

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP(name="MathServer", stateless_http=True)

@mcp.tool(description="A simple add tool")
def add_two(n: int) -> int:
    return n + 2

要点：

• FastMCP收集装饰过的工具，并通过HTTP和WebSocket提供它们。
• \stateless_http=True\ 优化了临时、每请求一次的执行方式。非常适合无服务器架构和自动扩展场景。

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在FastAPI中嵌入MCP

main.py 翻译成中文是：“主程序文件.py” 或者 “主文件.py”（根据上下文，也可以简化为“主文件”）

import contextlib
from fastapi import FastAPI
from math_server import mcp
import os

@contextlib.asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    async with contextlib.AsyncExitStack() as stack:
        # Start MCP runtime and keep it alive for the app lifecycle
        await stack.enter_async_context(mcp.session_[manager.run](http://manager.run)())
        yield

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

# Mount the MCP app at a path prefix
app.mount("/echo", mcp.streamable_http_app())

PORT = int(os.environ.get("PORT", 10000))

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=PORT)

其工作原理如下：

• 生命周期：保持MCP会话管理器在应用程序的整个生命周期内保持开启状态，以便跨工作进程随时可用工具。
• 安装：MCP子应用位于下方 /echo如果MCP应用程序提供服务 /mcp，完整路径是 /echo/mcp。

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在本地运行

使用 Uvicorn：

uvicorn main:app --reload

终点：

• 基础挂载点：http://localhost:10000/echo
• MCP 表面（示例）：http://localhost:10000/echo/mcp

注：如果您更改端口通过 PORT请相应地更新您的请求。

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一个主机下运行多个MCP服务器

在共享主机下挂载多个MCP子应用：

import contextlib
from fastapi import FastAPI
from echo_server import mcp as echo_mcp
from math_server import mcp as math_mcp
import os

@contextlib.asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    async with contextlib.AsyncExitStack() as stack:
        await stack.enter_async_context(echo_mcp.session_[manager.run](http://manager.run)())
        await stack.enter_async_context(math_mcp.session_[manager.run](http://manager.run)())
        yield

app = FastAPI(lifespan=lifespan)
app.mount("/echo", echo_mcp.streamable_http_app())
app.mount("/math", math_mcp.streamable_http_app())

PORT = int(os.environ.get("PORT", 10000))

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=PORT)

这得出：

• /echo/mcp 翻译成中文可以是：“/回声/管理控制面板” 或者根据具体语境简化为 “/回声/MCP（管理控制面板）”。不过，这里的“echo”在网络用语中有时也用来指代“回声室”或“重复信息”，但在此处更可能是指一个命令或功能，类似于“回声”或“广播”的作用，而“mcp”通常指的是“管理控制面板”。所以，一个比较通用的翻译是：“/回声/管理控制面板”
• /math/mcp 翻译为中文是“/数学/最小化约束问题（或最小化约束规划，具体根据上下文确定）”。不过，通常“mcp”在数学或计算机科学领域可能有特定的含义或缩写，但在这里直接翻译为“最小化约束问题”或“最小化约束规划”是比较通用的解释

你也可以添加常规的FastAPI路由在 /api/... 与这些支架并排。

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安全考虑因素

• 在FastAPI层添加身份验证。API密钥或OAuth是常见的方法。
• 对公共端点应用速率限制或使用Web应用防火墙（WAF）/内容分发网络（CDN）。
• 验证工具输入。检查类型和范围以避免误用。

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性能优化技巧

• 为了实现并发，运行多个工作进程：

  uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT --workers 2

• 保持MCP无状态，以实现快速冷启动和水平扩展。

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故障排除

• 遇到404错误 /mcp检查挂载前缀。使用 app.mount("/echo", ...)，路径是 /echo/mcp。
• 端口不匹配：对齐 PORT 环境变量、容器暴露和客户端请求。
• 验证您的平台健康检查是否针对有效路由进行。

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摘要

• 定义使用以下工具： FastMCP 并且 @mcp.tool。
• 在FastAPI的生命周期中管理MCP（可能是指某种组件或服务，具体需根据上下文确定）的生命周期。
• 安装MCP应用程序 app.mount(prefix, mcp.streamable_http_app())。
• 部署到任何运行ASGI应用程序或容器的云平台。
• 轻松扩展，并在单一URL空间后托管多个MCP服务器。