FastMCP实践开发应用

一、概述

FastMCP是一个基于Python的高级框架，用于构建MCP（Model Context Protocol）服务器。它能够帮助开发者以最小的代码量创建MCP服务器，从而让AI助手能够更好地与本地工具进行交互。

github官方地址：https://github.com/jlowin/fastmcp

 

以下是关于FastMCP的详细介绍：

1. 定义与功能

• 定义：FastMCP是一个用于构建MCP服务器的Python框架，它为开发者提供了一种简单优雅的方式来创建MCP服务器，使AI助手能够访问本地工具和资源。
• 核心功能：
  • 工具（Tools）：类似于API的POST端点，支持执行计算和产生副作用，可以处理复杂的输入输出。
  • 资源（Resources）：类似于API的GET端点，用于加载信息到LLM的上下文，支持静态和动态资源。
  • 提示模板（Prompts）：定义可重用的交互模式，支持结构化的消息序列，帮助规范AI交互行为。
  • 图片处理：内置图片数据处理，自动处理格式转换，支持工具和资源中使用。

2. 使用场景

• 开发AI助手工具集：为Claude等AI助手提供本地功能扩展，构建特定领域的工具链。
• 数据库交互：安全地暴露数据库查询功能，提供schema信息给AI参考。
• 文件处理：读取和处理本地文件，处理图片等多媒体内容。
• API集成：包装现有API为AI可用的工具，提供统一的访问接口。

二、安装使用

安装

安装很简单，一条命令搞定

pip install fastmcp

使用

官方示例：

server.py

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Demo ")

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

注意：直接运行server.py，并不是sse方式。

如果我们想用sse方式，还需要更改代码

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Demo ",port=9000)

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport='sse')

再次运行，就是sse方式了。

打开浏览器，访问：http://127.0.0.1:9000/sse

效果如下：

三、开发mysql8应用

在上一篇文章中，已经写了MCP的mysql8应用，但是并不是使用FastMCP框架开发的。我把那段代码改造一下即可

.env文件内容如下：

# MySQL数据库配置
MYSQL_HOST=192.168.20.128
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=abcd@1234
MYSQL_DATABASE=test

server.py

from fastmcp import FastMCP
from mysql.connector import connect, Error
from dotenv import load_dotenv
import os

mcp = FastMCP("operateMysql", port=9000)

# @mcp.tool()
# def add(a: int, b: int) -> int:
#     """Add two numbers"""
#     return a + b

def get_db_config():
    """从环境变量获取数据库配置信息

    返回:
        dict: 包含数据库连接所需的配置信息
        - host: 数据库主机地址
        - port: 数据库端口
        - user: 数据库用户名
        - password: 数据库密码
        - database: 数据库名称

    异常:
        ValueError: 当必需的配置信息缺失时抛出
    """

    # 加载.env文件
    load_dotenv()

    config = {
        "host": os.getenv("MYSQL_HOST", "localhost"),
        "port": int(os.getenv("MYSQL_PORT", "3306")),
        "user": os.getenv("MYSQL_USER"),
        "password": os.getenv("MYSQL_PASSWORD"),
        "database": os.getenv("MYSQL_DATABASE"),
    }
    print(config)
    if not all([config["user"], config["password"], config["database"]]):
        raise ValueError("缺少必需的数据库配置")

    return config

@mcp.tool()
def execute_sql(query: str) -> list:
    """执行SQL查询语句

    参数:
        query (str): 要执行的SQL语句，支持多条语句以分号分隔

    返回:
        list: 包含查询结果的TextContent列表
        - 对于SELECT查询：返回CSV格式的结果，包含列名和数据
        - 对于SHOW TABLES：返回数据库中的所有表名
        - 对于其他查询：返回执行状态和影响行数
        - 多条语句的结果以"---"分隔

    异常:
        Error: 当数据库连接或查询执行失败时抛出
    """
    config = get_db_config()
    try:
        with connect(**config) as conn:
            with conn.cursor() as cursor:
                statements = [stmt.strip() for stmt in query.split(";") if stmt.strip()]
                results = []

                for statement in statements:
                    try:
                        cursor.execute(statement)

                        # 检查语句是否返回了结果集 (SELECT, SHOW, EXPLAIN, etc.)
                        if cursor.description:
                            columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
                            rows = cursor.fetchall()

                            # 将每一行的数据转换为字符串，特殊处理None值
                            formatted_rows = []
                            for row in rows:
                                formatted_row = [
                                    "NULL" if value is None else str(value)
                                    for value in row
                                ]
                                formatted_rows.append(",".join(formatted_row))

                            # 将列名和数据合并为CSV格式
                            results.append(
                                "\n".join([",".join(columns)] + formatted_rows)
                            )

                        # 如果语句没有返回结果集 (INSERT, UPDATE, DELETE, etc.)
                        else:
                            conn.commit()  # 只有在非查询语句时才提交
                            results.append(f"查询执行成功。影响行数: {cursor.rowcount}")

                    except Error as stmt_error:
                        # 单条语句执行出错时，记录错误并继续执行
                        results.append(
                            f"执行语句 '{statement}' 出错: {str(stmt_error)}"
                        )
                        # 可以在这里选择是否继续执行后续语句，目前是继续

                return ["\n---\n".join(results)]

    except Error as e:
        print(f"执行SQL '{query}' 时出错: {e}")
        return [f"执行查询时出错: {str(e)}"]

@mcp.tool()
def get_table_name(text: str) -> list:
    """根据表的中文注释搜索数据库中的表名

    参数:
        text (str): 要搜索的表中文注释关键词

    返回:
        list: 包含查询结果的TextContent列表
        - 返回匹配的表名、数据库名和表注释信息
        - 结果以CSV格式返回，包含列名和数据
    """
    config = get_db_config()
    sql = "SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, TABLE_COMMENT "
    sql += f"FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = '{config['database']}' AND TABLE_COMMENT LIKE '%{text}%';"
    return execute_sql(sql)

@mcp.tool()
def get_table_desc(text: str) -> list:
    """获取指定表的字段结构信息

    参数:
        text (str): 要查询的表名，多个表名以逗号分隔

    返回:
        list: 包含查询结果的列表
        - 返回表的字段名、字段注释等信息
        - 结果按表名和字段顺序排序
        - 结果以CSV格式返回，包含列名和数据
    """
    config = get_db_config()
    # 将输入的表名按逗号分割成列表
    table_names = [name.strip() for name in text.split(",")]
    # 构建IN条件
    table_condition = "','".join(table_names)
    sql = "SELECT TABLE_NAME, COLUMN_NAME, COLUMN_COMMENT "
    sql += (
        f"FROM information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA = '{config['database']}' "
    )
    sql += f"AND TABLE_NAME IN ('{table_condition}') ORDER BY TABLE_NAME, ORDINAL_POSITION;"
    return execute_sql(sql)

@mcp.tool()
def get_lock_tables() -> list:
    """
    获取当前mysql服务器InnoDB 的行级锁

    返回:
        list: 包含查询结果的TextContent列表
    """
    sql = """SELECT
    p2.`HOST` AS 被阻塞方host,
    p2.`USER` AS 被阻塞方用户,
    r.trx_id AS 被阻塞方事务id,
    r.trx_mysql_thread_id AS 被阻塞方线程号,
    TIMESTAMPDIFF(SECOND, r.trx_wait_started, CURRENT_TIMESTAMP) AS 等待时间,
    r.trx_query AS 被阻塞的查询,
    l.OBJECT_NAME AS 阻塞方锁住的表,
    m.LOCK_MODE AS 被阻塞方的锁模式,
    m.LOCK_TYPE AS '被阻塞方的锁类型(表锁还是行锁)',
    m.INDEX_NAME AS 被阻塞方锁住的索引,
    m.OBJECT_SCHEMA AS 被阻塞方锁对象的数据库名,
    m.OBJECT_NAME AS 被阻塞方锁对象的表名,
    m.LOCK_DATA AS 被阻塞方事务锁定记录的主键值,
    p.`HOST` AS 阻塞方主机,
    p.`USER` AS 阻塞方用户,
    b.trx_id AS 阻塞方事务id,
    b.trx_mysql_thread_id AS 阻塞方线程号,
    b.trx_query AS 阻塞方查询,
    l.LOCK_MODE AS 阻塞方的锁模式,
    l.LOCK_TYPE AS '阻塞方的锁类型(表锁还是行锁)',
    l.INDEX_NAME AS 阻塞方锁住的索引,
    l.OBJECT_SCHEMA AS 阻塞方锁对象的数据库名,
    l.OBJECT_NAME AS 阻塞方锁对象的表名,
    l.LOCK_DATA AS 阻塞方事务锁定记录的主键值,
    IF(p.COMMAND = 'Sleep', CONCAT(p.TIME, ' 秒'), 0) AS 阻塞方事务空闲的时间
    FROM performance_schema.data_lock_waits w
    INNER JOIN performance_schema.data_locks l ON w.BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID = l.ENGINE_LOCK_ID
    INNER JOIN performance_schema.data_locks m ON w.REQUESTING_ENGINE_LOCK_ID = m.ENGINE_LOCK_ID
    INNER JOIN information_schema.INNODB_TRX b ON b.trx_id = w.BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID
    INNER JOIN information_schema.INNODB_TRX r ON r.trx_id = w.REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID
    INNER JOIN information_schema.PROCESSLIST p ON p.ID = b.trx_mysql_thread_id
    INNER JOIN information_schema.PROCESSLIST p2 ON p2.ID = r.trx_mysql_thread_id
    ORDER BY 等待时间 DESC;"""

    return execute_sql(sql)

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="sse")

对比了一下代码，比上次写的少了89行，说明框架使用，还是比较简洁的。

启动应用

python server.py

输出：

INFO:     Started server process [19624]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:9000 (Press CTRL+C to quit)

使用Cherry Studio客户端进行测试

效果是一样的。