JaydenAI的博客

LLM采样功能允许您的MCP工具在执行期间向客户端LLM请求文本生成。这使得工具能够利用AI功能进行分析、生成、推理等操作，而无需客户端协调多次调用。

`Elicitation`是我们可以在工具执行期间请求用户的结构化输入。它允许工具无需预先要求所有输入，而是可以根据需要交互式地询问缺失的参数、澄清说明或补充上下文信息。启发功能使工具能够暂停执行并向用户请求特定信息

原语（Primitive）是MCP规范中最为核心的概念，我们在“Primitive——MCP最核心的概念”的四大核心原语（工具、静态资源、动态资源模板和提示词）进行了系统介绍。FastMCP实现了这个四个原语，并将它们统称为“组件”，对应的类型以`FastMCPComponent`为基类，本篇文章主要介绍与资源相关的两

整个FastMCP服务器的架构设计可谓可圈可点，这里我们主要围绕`Provider`、`Middleware`和`Transform`这三个核心对象来介绍FastMCP服务的架构设计。如果你希望能够灵活自由地使用FastMCP搭建你的MCP服务器，了解这三个核心对象也是必需的。

`Transform`核心作用是在MCP服务器处理请求的生命周期中，允许我们拦截、修改或过滤工具、资源（包括静态资源和动态资源模板）和提示词（模板）的读取。

作为一个MCP服务器，FastMCP在底层需要建立一个面向传输（STDIO、SSE和Streamable-HTTP）的服务器用于建立和维护于客户端的连接，并在此基础上完成与客户端的消息交互。具体的消息交互具有如下几种模式

从通信或者消息交换模式来看，前面涉及的都是从客户端发送请求到服务器并得到对应的响应，这是典型的从客户端到服务器的请求/响应模式，接下来我们介绍两种从服务器向客户端的反向通信模式。

工具执行不仅仅依赖于输入参数和资源，还需要依赖于一些上下文信息，工具执行过程中所需的所有上下文信息都可以利用以参数注入的`fastmcp.server.Context`来提供。不仅如此，这个Context还利用定义其中的方法实现了资源和提示词的消费、会话状态的维护以及资源可见性控制等操作。从服务端向客户端的反向请求和通知也是通过Context来完成的,对于FastMCP服务端编程来说，我个人认为这是最为重要的一个类型。

随着应用程序的增长，我们需要将其拆分为多个功能专一的服务器（例如一个用于天气，一个用于日历，一个用于管理后台），并通过挂载（Mount）的方式将它们合并成一个客户端连接的单一服务器。挂载服务器后，其所有工具、资源和提示都会通过父进程变为可用状态。连接是实时的，挂载后向子进程添加工具，该工具会立即在父进程中可见。

和一般意义中间件（比如Web框架的中间件）一样，FastMCP服务器将注册的中间件按照顺序构建为一个调用链。请求在交付给最终的处理器之前，会流经这个链，使得每个中间件得以完成相应的前置操作。待处理器完成请求的处理后，处理的结果反向流经这个链，每个中间件提供的后置操作得以执行。

当客户端连接到您的服务器并询问“您有哪些组件（工具、资源、提示词和任务等）？”时，FastMCP会向每个`Provider`询问该问题并将结果汇​​总。当客户端调用某个工具读取指定资源时，FastMCP会查找哪个`Provider`拥有该工具或者资源，并将调用委托给该它。我们可以将`Provider`视为组件的来源，一个FastMCP服务器可以注册多个`Provider`。现在我们来介绍作为组件提供者的`Provider`。

FastMCP针对后台任务协议的实现主要依赖于`Docket`和`Worker`，前者作为任务调度器负责创建任务并将其置于队列中，后者作为工作节点从队列中提取任务予以执行。FastMCP会默认创建一个`Worker`，我们可以采用代码或者命令行的形式创建多一个`Worker`。在介绍`Docket`和`Worker`之前，我们先通过一个简单的实例演示一个后台任务是如何被`Docket`调度并最终在某个`Worker`中执行的。

原语（Primitive）是MCP规范中最为核心的概念，我们在“Primitive——MCP最核心的概念”的四大核心原语（工具、静态资源、动态资源模板和提示词）进行了系统介绍。FastMCP实现了这个四个原语，并将它们统称为“组件”，对应的类型以FastMCPComponent为基类，“[上篇]”介绍了两个与资源相关的组件，这篇介绍余下的两个，即工具和提示词。

MCP规范中的原语（工具、静态资源、动态资源模板和提示词）在FastMCP中被统一称为组件，它们都有一个共同的基类`FastMCPComponent`，后者派生自`FastMCPBaseModel`。由于组件常被定义成函数形式，函数除了定义需从外部提供的参数（比如调用工具提供的输入参数）之外，我们还可以采用依赖注入的形式定义一些参数来提供上下文信息。

工具、资源和提示词在[MCP规范]被同一命名为原语（Primitive）。在计算机科学中，Primitive指的是不可分割、最基础的构建块。MCP官方文档将这三者定义为原语，是为了明确它们是构成AI与外部数据/环境交互的最基础元素：

MCP协议针对服务器和客户端定义了很多特性，它们并非在所有的MCP服务器和客户端中都会被支持，所以客户端和服务器在交互的初始阶段需要交换彼此支持的特性集，这是接下来得以正常工作的基础。

FastMCP是对[MCP规范]的实现，其消息内容统一采用JSON-RPC 2.0格式。在底层传输层面，FastMCP主要支持In-Memory，STDIO 、Streamable-HTTP和SSE协议。

在"Hello, MCP"中，我们采用HTTP传输协议搭建了一个简单FastMCP服务器，并直接采用HTTP请求的形式完整MCP的基本操作，包括读取组件列表、调用工具、读取资源和渲染提示词等操作。接下来我们来演示其他两种交互方法，一是使用fastmcp命令行，而是以编程的方式是客户端SDK。

我觉得目前Agent技术圈存在一个很不好的风气，很多人为了博眼球总喜欢抛出一下“语不惊人死不休”的言论，动不动就说什么“XXX已死，XXX才是唯一的未来”。这两个月来，我们已经看到太多人把MCP判了死刑，有些人的理由是：MCP将所有的工具绑定给LLM，选择过多反而让LLM“无从选择”，同时让上下文极具膨胀，导致推理质量下降。