Mcp_forge

开发官方认证 Python

🚀 使用 FastAPI 和 FastAPI-MCP 开发 MCP 服务器框架

本项目借助 FastAPI 和 FastAPI-MCP 构建 MCP 服务器框架，可在多个云平台协调管理计算任务，提供丰富 API 接口，支持多协议与集成方案，适用于复杂云环境。

🚀 快速开始

要开始使用 FastAPI 和 FastAPI-MCP 创建一个基本的 MCP 服务器，请按照以下步骤操作：

安装必要的依赖项：

pip install fastapi fastapi_mcp uvicorn

创建主应用文件 (main.py)：

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP

app = FastAPI()

# 定义一个标准的 FastAPI 端点
@app.post("/predict", operation_id="predict_sentiment")
async def predict_sentiment(text: str):
return {"sentiment": "positive", "confidence": 0.92}

# 创建并挂载 MCP 服务，自动将上面的端点转换为 MCP 工具
mcp = FastApiMCP(
app,
name="sentiment-analysis",
description="情感分析服务",
base_url="http://localhost:5000",
include_operations=["predict_sentiment"]
)

# 挂载 MCP 服务到指定路径
mcp.mount(mount_path="/mcp")

if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

运行应用：
```
python main.py
```
访问服务：
- 访问 FastAPI 端点：http://localhost:5000/predict
- 访问 MCP 工具：http://localhost:5000/mcp

✨ 主要特性

核心功能

跨云平台兼容性：支持 AWS、GCP、Azure 等主流云服务提供商。
负载均衡与故障转移：自动分配任务到不同的云实例，确保高可用性。
日志与监控集成：内置对 Prometheus 和 Grafana 的支持，方便实时监控和分析。
安全认证：支持 OAuth2、JWT 等多种身份验证机制，保障数据安全。

高级功能

分布式事务管理：确保跨云服务的事务一致性。
缓存与加速：集成 Redis 或 Memcached 进行结果缓存，提升响应速度。
动态扩展：根据负载自动调整资源使用，优化成本。
智能路由：基于地理位置或策略分配请求到最佳可用节点。

📦 安装指南

环境要求

操作系统：Linux (推荐) 或 macOS
Python 版本：3.6+
依赖管理工具：poetry/pipenv (可选)
额外工具：Docker, kubectl (如需容器化部署)

安装步骤

克隆项目仓库：

git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
cd mcp-server

创建虚拟环境并安装依赖：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 在 macOS/Linux 下
pip install -r requirements.txt

配置项目：
- 修改 config.py 中的云服务提供商凭证和 API 端点。
- 更新日志记录配置，确保输出到合适的位置。

启动服务器：

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

另一种安装方式

安装依赖

pip install mcp-server

配置文件

创建 config.yaml 文件，如下所示：

cloud_providers:
- name: AWS
region: us-east-2
access_key: YOUR_AWS_KEY
secret_key: YOUR_AWS_SECRET

- name: GCP
region: europe-west1
project_id: your-gcp-project
key_path: path/to/service-account.json

- name: Azure
region: eastus
subscription_id: your_azure_subscription_id
client_id: your_azure_client_id
client_secret: your_azure_client_secret

启动服务器

python3 -m mcp_server.run --config config.yaml

💻 使用示例

基础用法

情感分析服务

# app/endpoints/sentiment_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.sentiment_service import SentimentService

router = APIRouter()

@router.post("/sentiment")
async def analyze_sentiment(text: str, service: SentimentService = Depends(SentimentService)):
sentiment = await service.analyze(text)
return {"sentiment": sentiment}

停车场搜索服务

# app/endpoints/parking_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.parking_service import ParkingService

router = APIRouter()

@router.get("/parking/nearby")
async def find_nearby_parkings(latitude: float, longitude: float, radius: int,
service: ParkingService = Depends(ParkingService)):
result = await service.find_nearby_parkings(latitude, longitude, radius)
return {"data": result}

高级用法

个性化推荐系统

# app/endpoints/recommendation_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.recommendation_service import RecommendationService

router = APIRouter()

@router.post("/recommendations")
async def get_recommendations(user_id: int, service: RecommendationService = Depends(RecommendationService)):
recommendations = await service.get Recommendations(user_id)
return {"recommendations": recommendations}

分布式事务管理

from mcp_server.transaction import TransactionManager

tm = TransactionManager()
with tm.context():
# 执行跨云操作
pass

智能路由与负载均衡

class SmartRouter:
def route_request(self, request):
# 返回目标云服务提供商和区域
pass

动态扩展

# Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler 配置
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: mcp-server-hpa
spec:
scaleRef:
kind: Deployment
name: mcp-server-deployment
apiVersion: apps/v1
minReplicas: 2
maxReplicas: 5
targetCPUUtilizationPercentage: 80

📚 详细文档

项目结构

一个典型的 MCP 服务器项目可能包含以下文件和目录：

mcp_server/
├── main.py                # 主应用文件
├── app/                  # FastAPI 应用模块
│   ├── models.py         # 数据模型定义
│   ├── services/        # 服务类（如数据库连接、业务逻辑）
│   └── endpoints/       # API 端点实现
├── config/               # 配置管理
│   ├── settings.py      # 应用设置
│   └── environment.py   # 环境变量管理
└── tests/                # 测试用例
├── test_endpoints.py  # 单元测试
└── integration_tests.py  # 集成测试

基础功能实现

创建服务类

# app/services/parking_service.py
class ParkingService:
def __init__(self, db):
self.db = db

async def find_nearby_parkings(self, latitude: float, longitude: float, radius: int) -> list:
# 查询数据库以获取附近的停车场
pass

实现 API 端点

# app/endpoints/parking_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.parking_service import ParkingService
from config.environment import get_db

router = APIRouter()

@router.get("/parking/nearby")
async def find_nearby_parkings(latitude: float, longitude: float, radius: int,
service: ParkingService = Depends(ParkingService)):
db = next(get_db())
result = await service.find_nearby_parkings(latitude, longitude, radius)
return {"data": result}

配置管理

# config/settings.py
class Settings:
def __init__(self):
self.debug = True  # 调试模式，默认为真

    @property
def database_url(self) -> str:
return "sqlite:///./test.db"

    @property
def secret_key(self) -> str:
return "your-secret-key-here"

高级功能实现

依赖注入

FastAPI 的依赖注入机制非常强大，可以用于管理各种依赖项。

# config/database.py
def get_db():
db = connect_to_db()
try:
yield db
finally:
db.close()

@app.get("/items/")
async def get_items(db=Depends(get_db)):
return db.query(Item).all()

环境适应

# app/services/database_service.py
class DatabaseService:
def __init__(self, settings):
self.settings = settings
self.db = connect_to_db(settings.database_url)

async def query(self, sql: str) -> list:
pass

日志记录和监控

集成日志库（如 logging）和监控工具（如 Prometheus、Grafana）可以提供更详细的运行时信息。

常用功能示例

情感分析服务

# app/endpoints/sentiment_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.sentiment_service import SentimentService

router = APIRouter()

@router.post("/sentiment")
async def analyze_sentiment(text: str, service: SentimentService = Depends(SentimentService)):
sentiment = await service.analyze(text)
return {"sentiment": sentiment}

停车场搜索服务

# app/endpoints/parking_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.parking_service import ParkingService

router = APIRouter()

@router.get("/parking/nearby")
async def find_nearby_parkings(latitude: float, longitude: float, radius: int,
service: ParkingService = Depends(ParkingService)):
result = await service.find_nearby_parkings(latitude, longitude, radius)
return {"data": result}

个性化推荐系统

# app/endpoints/recommendation_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.recommendation_service import RecommendationService

router = APIRouter()

@router.post("/recommendations")
async def get_recommendations(user_id: int, service: RecommendationService = Depends(RecommendationService)):
recommendations = await service.get Recommendations(user_id)
return {"recommendations": recommendations}

常见问题与故障排除

问：如何处理 API 端点的错误？答：可以使用 FastAPI 的异常处理机制，定义自定义异常并将其注册到应用中。
问：如何实现速率限制和认证？答：可以集成第三方库如 fastapi-limiter 和 python-jose 来实现这些功能。

性能优化与扩展

使用缓存技术

# config/caching.py
from fastapi import Request
from typing import Any
from fastapi.responses import Response

class CacheInterceptor:
def __init__(self, cache):
self.cache = cache

async def intercept_request(self, request: Request) -> Any:
key = f"{request.method}_{request.url}"
value = await self.cache.get(key)
if value is not None:
return Response(value)

async def intercept_response(self, response: Response) -> None:
key = f"{response.request.method}_{response.request.url}"
value = str(response.body(), encoding="utf-8")
await self.cache.set(key, value)

分布式事务管理

# config/transaction.py
from fastapi import Depends
from typing import Any
import asyncio

class TransactionManager:
def __init__(self):
pass

async def begin(self):
pass

async def commit(self):
await asyncio.sleep(1)  # 示例事务提交时间

async def rollback(self):
pass

实时监控与日志记录

# config/monitoring.py
import logging
from fastapi import FastAPI
from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator

app = FastAPI()

Instrumentator.instrument(app)

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

项目部署与维护

使用 Docker 部署

创建 Dockerfile：

FROM python:3.8-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "main:app"]

构建镜像并运行：

docker build -t mcp-server .
docker run -p 8000:8000 mcp-server

使用 Kubernetes 扩展

创建 Deployment 和 Service 文件：

# deployment.yml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: mcp-server-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: mcp-server
template:
metadata:
labels:
app: mcp-server
spec:
containers:
- name: mcp-server
image: mcp-server:latest
ports:
- containerPort: 8000

# service.yml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: mcp-server-service
spec:
type: LoadBalancer
ports:
- port: 80
targetPort: 8000
selector:
app: mcp-server

应用配置：

kubectl apply -f deployment.yml -f service.yml

使用 Prometheus 监控

配置 Prometheus 监控 Kubernetes 集群中的 MCP Server：

# prometheus.yml
scrape_configs:
- job_name: 'mcp-server'
static_configs:
- targets: [':80']

使用 Grafana 可视化

创建 Dashboard 来展示监控数据，集成不同的图表和警报规则。

🔧 技术细节

核心功能技术细节

跨云平台兼容性：通过封装不同云服务提供商的 API 接口，实现对 AWS、GCP、Azure 等主流云服务的支持。
负载均衡与故障转移：采用算法根据云实例的负载和可用性，自动分配任务，同时在某个实例出现故障时，能快速将任务转移到其他可用实例。
日志与监控集成：内置对 Prometheus 和 Grafana 的支持，通过在代码中集成相应的 SDK，实现实时数据的采集和展示。
安全认证：支持 OAuth2、JWT 等多种身份验证机制，在 API 接口层进行身份验证和授权，保障数据安全。

高级功能技术细节

分布式事务管理：集成 atom 或 orchestrator 等工具，确保跨云服务的事务一致性。
缓存与加速：集成 Redis 或 Memcached 进行结果缓存，通过在代码中添加缓存逻辑，提升响应速度。
动态扩展：根据负载自动调整资源使用，通过集成 Kubernetes 或 Elastic Beanstalk，实现计算资源的自动扩展。
智能路由：基于地理位置或策略分配请求到最佳可用节点，通过自定义路由逻辑，根据实时指标和预设策略进行请求分发。

📄 许可证

文档中未提及相关许可证信息。

最佳实践

模块化设计：将功能拆分成独立的模块或服务，便于维护和扩展。
依赖管理：使用工具如 poetry 或 pipenv 管理 Python 依赖，确保环境一致性。
配置管理：使用配置文件而不是硬编码值，方便在不同环境中部署。
日志记录：集成结构化日志记录库如 logging 或 sentry，便于调试和分析问题。
测试驱动开发：编写单元测试、集成测试和端到端测试，确保代码质量。

项目总结

通过以上步骤，您可以构建一个高效可靠的 MCP Server。从模块化的 API 设计到性能优化和扩展，每个细节都至关重要。使用 Docker 和 Kubernetes 进行容器化部署，并结合 Prometheus 和 Grafana 进行监控和可视化，将使您的服务更加稳定和易于管理。

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分类：开发

Mcp_forge

🚀 使用 FastAPI 和 FastAPI-MCP 开发 MCP 服务器框架

🚀 快速开始

✨ 主要特性

核心功能

高级功能

📦 安装指南

环境要求

安装步骤

另一种安装方式

安装依赖

配置文件

启动服务器

💻 使用示例

基础用法

情感分析服务

停车场搜索服务

高级用法

个性化推荐系统

分布式事务管理

智能路由与负载均衡

动态扩展

📚 详细文档

项目结构

基础功能实现

创建服务类

实现 API 端点

配置管理

高级功能实现

依赖注入

环境适应

日志记录和监控

常用功能示例

情感分析服务

停车场搜索服务

个性化推荐系统

常见问题与故障排除

性能优化与扩展

使用缓存技术

分布式事务管理

实时监控与日志记录

项目部署与维护

使用 Docker 部署

使用 Kubernetes 扩展

使用 Prometheus 监控

使用 Grafana 可视化

🔧 技术细节

核心功能技术细节

高级功能技术细节

📄 许可证

最佳实践

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