在MCP Omni Connect项目中实现FastAPI集成的技术实践
背景介绍
MCP Omni Connect是一个多连接服务框架，它能够同时连接和管理多个不同类型的服务器。在实际应用中，我们经常需要为这类后端服务提供Web API接口，以便前端或其他服务能够与之交互。本文将详细介绍如何在该项目中实现FastAPI的集成，解决连接保持和工具调用的问题。
核心问题分析
在最初的FastAPI实现中，开发者遇到了一个关键问题：MCP连接在第二次查询后会意外断开，导致工具调用失败。通过日志分析发现：
- 第一次查询时能够成功连接所有服务器并获取工具列表
- 第二次查询时工具连接数显示为0，无法执行后续操作
- 命令行模式下却能正常工作
这表明问题出在FastAPI集成方式上，而非核心功能本身。
解决方案设计
生命周期管理
正确的解决方案是采用FastAPI的生命周期管理机制：
- 使用
@asynccontextmanager装饰器管理应用生命周期 - 在启动时初始化MCP客户端并建立连接
- 在关闭时妥善清理资源
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
# 初始化代码
yield
# 清理代码
全局客户端实例
维护全局客户端实例而非每次请求创建新实例：
client = None
client_cli = None
查询前刷新
每次处理查询前主动刷新工具连接状态：
await client_cli.handle_refresh_command()
关键技术实现
配置初始化
config = Configuration()
client = MCPClient(config)
llm_connection = LLMConnection(config)
client_cli = MCPClientCLI(client, llm_connection)
连接建立
await client.connect_to_servers()
await client_cli.handle_refresh_command()
响应格式化
定义统一的响应格式函数：
def format_msg(usid, msg, meta, message_id, role='assistant'):
return {
'message_id': message_id,
'usid': usid,
'role': role,
'content': msg,
'meta': meta,
'time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
}
流式响应处理
async def chat_endpoint(user_input: str):
try:
response = await client_cli.handle_query(user_input)
yield json.dumps(format_msg(...)).encode('utf-8') + b'\n'
except Exception as e:
yield json.dumps(format_msg(...)).encode('utf-8') + b'\n'
性能优化建议
- 连接池管理：对于高频访问场景，考虑实现连接池
- 缓存机制：对频繁查询的结果进行适当缓存
- 健康检查：定期检查服务器连接状态
- 限流保护：实现API访问频率限制
错误处理最佳实践
- 记录详细的错误日志
- 提供有意义的错误响应
- 实现自动重试机制
- 监控关键指标
总结
通过合理的生命周期管理和全局状态维护，我们成功将MCP Omni Connect服务通过FastAPI暴露为Web服务。这种模式不仅解决了连接保持问题，还为后续的功能扩展奠定了良好基础。关键在于理解FastAPI的异步特性和MCP客户端的连接机制，找到两者的最佳结合点。
这种集成方式可以推广到其他类似的后端服务Web化场景，特别是那些需要维护长连接或复杂状态的服务。开发者可以根据实际需求调整生命周期管理的细节，实现更精细化的控制。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
