一行代码支持MCP

要让 FastAPI 应用支持 MCP(Model Context Protocol),可以使用 FastAPI-MCP 工具,它是一个零配置的工具,可以自动将 FastAPI 应用的端点暴露为 MCP 工具。以下是实现方法:
安装 FastAPI-MCP
你可以通过 uv 或 pip 来安装 FastAPI-MCP:
# 使用 uv(推荐)
uv add fastapi-mcp

# 或使用 pip
pip install fastapi-mcp

一行代码集成 MCP
在你的 FastAPI 应用中,只需一行代码即可集成 MCP:
from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import add_mcp_server

app = FastAPI()

# 挂载 MCP 服务器到你的 FastAPI 应用
add_mcp_server(app, mount_path="/mcp", name="My API MCP")

这样,你的 FastAPI 应用就支持 MCP 了,所有 API 端点都会自动转换为 MCP 工具,且 Swagger 文档也会被保留。
MCP 的作用
MCP(Model Context Protocol)是一个开放标准,允许 AI 模型与外部工具和数据源进行交互。通过集成 MCP,你的 FastAPI 应用不仅能被传统客户端调用,还能与支持 MCP 的 AI 代理工具(如 Claude Desktop、Cursor 等)无缝对接,实现更智能的 API 交互。

<think>首先,用户的问题是:“目前的ai 编程助手支持MCP交互”。这看起来像是一个中文问题,意思是“目前的AI编程助手支持MCP交互吗?”我需要用中文回答。 关键点是:用户提到了“MCP交互”。我不确定MCP是什么。它可能是一个缩写或特定术语。常见的可能性包括: - **MCP** 可能指的是 **Master Control Program**,在计算机科学中,这可能是操作系统中的一个概念,比如在电影《Tron》中,但我不确定。 - 在AI或编程上下文中,它可能是一个特定工具、框架或协议。例如: - **Modular Component Platform** 或类似的东西。 - 或者它可能是一个错误拼写,可能是 **MCP** 代表 **Model-Controller-Presenter** 或其他设计模式,但通常是MVC(Model-View-Controller)。 - 另一个想法:在AI编程助手中,如GitHub Copilot或OpenAI Codex,它们支持各种交互方式。但“MCP”不是标准术语。 用户说“MCP交互”,所以我需要假设它指的是某种特定的交互方式。或许是 **Multi-Component Programming** 或类似的东西,但我不确定。 回顾用户的消息:"目前的ai 编程助手支持MCP交互"。在上下文中,它可能是一个特定于某个平台的术语。或许是 **Microsoft Cognitive Services** 或类似,但MCP通常不是缩写。 另一个想法:**MCP** 可能指的是 **Machine Learning Control Protocol** 或类似,但这不常见。 由于用户没有指定,我应该基于一般知识回答。AI编程助手如GitHub Copilot、OpenAI Codex、或类似工具支持多种交互方式,包括代码补全、调试、解释等。 或许“MCP”是一个拼写错误或特定术语。在用户消息中,它是“MCP交互”,所以我将假设它指的是某种交互模式。 为了安全起见,我会在回答中澄清。 我的回答结构: 1. **回答问题**:用中文解释当前的AI编程助手是否支持MCP交互。由于我不确定MCP,我会说: - 如果MCP是一个标准术语,解释它。 - 但如果不是,我会基于一般情况回答。例如:AI编程助手通常支持多种交互方式,包括代码生成、问答等。 - 具体到“MCP”,如果它指的是 **Model-Controller-Presenter** 或类似,我会讨论设计模式支持。 快速搜索记忆:在软件工程中,MCP可能不是常见缩写。常见的是MVC。或许是 **Multi-Chat Protocol** 或类似,但不确定。 最佳做法:承认不确定性并给出一般信息。 回答:当前的AI编程助手(如GitHub Copilot、OpenAI Codex)支持各种交互方式,包括自然语言指令、代码补全等。如果“MCP”指的是特定协议,用户需要指定。 2. **在回答末尾添加3-5个相关问题**:必须输出“§§相关问题§§”在第一行,然后列出问题,用数字编号,每个问题用中文。 问题必须基于用户的问题和我的回答。例如: - 什么是MCP交互? - AI编程助手支持哪些其他交互方式? - 如何启用MCP交互? - 等等。 3. **格式要求**: - 回答完问题后,直接在末尾添加“§§相关问题§§”,然后列出问题。 - 不能换行分散;意思是“§§相关问题§§”必须在一行,然后问题列表。 - 问题用数字点表示,如“1. ···”。 示例格式: ``` 回答内容 §§相关问题§§ 1. ··· 2. ··· 3. ··· ``` 4. **确保所有内容符合规则**:否则无效。 构建回答: - 开头:回答问题。 - 由于用户说“使用中文回答问题”,所以全部用中文。 - 回答:如果“MCP交互”是特定术语,我不熟悉,所以我会说: “目前,常见的AI编程助手(如GitHub Copilot或OpenAI Codex)支持多种交互方式,包括自然语言指令、代码补全、调试帮助等。关于‘MCP交互’,如果指的是特定协议或模式,可能需要更多上下文。通常,这些助手通过API或插件支持自定义交互。” 更准确:或许“MCP”是“Multi-Component Programming”的缩写,但我不确定。我会保持一般。 - 然后,添加相关问题。 相关问题想法(基于我的回答): 1. 什么是MCP交互?请详细解释。 2. AI编程助手支持哪些常见的交互方式? 3. 如何配置AI编程助手以支持特定协议如MCP? 4. MCP交互在编程中有哪些应用场景? 5. 有哪些AI编程助手特别支持MCP交互? 列出3-5个。 最终回答结构: ``` [回答内容] §§相关问题§§ 1. [问题1] 2. [问题2] 3. [问题3] ``` 确保没有多余的空行或换行。</think>当前的AI编程助手(如GitHub Copilot、OpenAI Codex或类似工具)通常支持多种交互方式,包括自然语言指令、代码补全、调试建议和API集成。关于“MCP交互”,如果它指的是特定协议或模式(如可能的“Multi-Component Programming”或自定义交互协议),大多数主流助手通过插件或扩展框架(如VS Code扩展)支持自定义交互,但需要具体实现。例如,用户可以通过API或配置文件定义交互规则。如果“MCP”是专有术语(如某个平台的缩写),建议提供更多上下文以确认兼容性。总体而言,AI编程助手的交互能力在不断增强,但需依赖具体工具和设置。
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