中文文档

Обзор

Профессиональный фреймворк, разработанный для корпоративной разработки инструментов Model Context Protocol (MCP), стандартизирующий процесс разработки сервера MCP для быстрого создания высококачественных AI-инструментов. Интегрируя FastAPI с FastAPI-MCP, этот фреймворк обеспечивает бесшовную трансформацию от традиционных API к инструментам, вызываемым ИИ.

Ключевые особенности

• Стандартизация инструментов MCP: Автоматическое преобразование традиционных конечных точек FastAPI в MCP-инструменты для вызова моделей ИИ
• Разделение интерфейса и реализации: Поддержка чёткого разделения между определениями интерфейсов и реализациями, облегчает тестирование и переключение среды
• Дизайн инжекции зависимостей: Используйте механизм инжекции зависимостей FastAPI для гибкого составления компонентов и разъединения
• Полный конвейер разработки: Обеспечивает комплексную поддержку инструментов от разработки до тестирования и внедрения
• Документация, основанная на примерах: Демонстрация лучших практик с помощью практических примеров для ускорения адаптации

Эта структура особенно подходит для:

• Команды по разработке инструментов ИИ
• Разработчики, стремящиеся преобразовать существующие API в инструменты ИИ

MCP Server Development Framework

中文文档

Overview

A professional framework designed for enterprise-level Model Context Protocol (MCP) tool development, standardizing the MCP server development process to help developers rapidly build high-quality AI tools. By integrating FastAPI with FastAPI-MCP, this framework enables seamless transformation from traditional APIs to AI-callable tools.

Key Features

• MCP Tool Standardization: Automatically convert traditional FastAPI endpoints into AI model-callable MCP tools
• Interface-Implementation Separation: Support clear separation between interface definitions and implementations, facilitating testing and environment switching
• Dependency Injection Design: Leverage FastAPI’s dependency injection mechanism for flexible component composition and decoupling
• Complete Development Pipeline: Provide comprehensive toolchain support from development to testing and deployment
• Example-Driven Documentation: Demonstrate best practices through practical examples to accelerate onboarding

This framework is particularly suitable for:

• AI tool development teams
• Developers looking to transform existing APIs into AI tools
• Organizations implementing standardized microservice architectures

Architecture

Core Architecture

┌─────────────┐      ┌───────────────┐      ┌─────────────────┐
│   API Layer │ ──→  │ Service Layer │ ──→  │ Implementation  │
└─────────────┘      └───────────────┘      └─────────────────┘
       ↓
┌─────────────┐
│ MCP Endpoint│ ←── FastAPI-MCP Auto-Conversion
└─────────────┘

Key Components

• FastAPI Application: Provides the HTTP API service foundation
• FastAPI-MCP: Converts API endpoints to MCP tools
• Service Interface Layer: Defines service contracts through abstract base classes
• Dependency Injection Providers: Manages service instance creation and injection
• Implementation Classes: Includes Mock and Real implementations with environment-based switching

Technology Stack

• Python 3.10+: Utilizing latest language features and type annotations
• FastAPI: High-performance asynchronous web framework
• FastAPI-MCP: Automatically exposes FastAPI endpoints as MCP tools
• Development Toolchain: Includes code quality checking and testing tools

Quick Start

Environment Setup

This framework uses uv as its package manager, providing faster dependency resolution and virtual environment management. For installation instructions, see the uv official documentation.

# Install dependencies and set up the development environment
make install

Launch Example Service

# Start the development server
make dev

Once the service is running, you can:

• Access the API documentation at http://localhost:5000/docs