7.8K 标星！这个Python神器把MCP服务器变成「搭积木」一样简单！ - 文章 - 开发者社区

MCP（Model Context Protocol）为 AI 系统与外部工具、数据源的交互提供了标准化接口，但其复杂的协议细节和服务器管理常让开发者望而却步。

现在也越来越多应用开始使用 #MCP 协议，比如 Claude、Cursor、百度智能云、阿里云、纳米搜索等，都依赖 MCP 构建更自然、更复杂的智能体交互体验。

今天我要给大家分享一个真正能让你“轻松上手，快速开发”的宝藏开源框架：FastMCP 。

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它的存在，就像是给开发者开了一道绿灯：既能帮你省下大量处理底层细节的时间，又能让你专注在功能创新和业务逻辑上！

#FastMCP，这款最近开源的超级轻量 Python 框架，直接把 MCP 开发体验提升了一个维度！

只需简单几行代码，就能快速定义工具、资源、提示，搭建完整的 MCP Server & Client。

项目简介

FastMCP 是一个专门为开发 MCP 服务器和客户端设计的开源 Python 框架。

它致力于：简化 MCP 工具开发、加速服务器搭建、兼容各种 LLM 客户端，如 Claude Desktop。

通过装饰器和直观 API 简化服务器与客户端开发，支持工具（Tools）、资源（Resources）和提示（Prompts）的定义。

让 Python 开发者用几行代码即可构建 MCP 服务器或客户端。

主要特性

• 简洁优雅的装饰器语法 ：使用简单 Python 装饰器定义 MCP 工具/资源/提示
• 工具链支持 ：快速组合多个工具，支持单工具、多工具、组合式智能体
• API 集成 ：内置 OpenAPI/FastAPI 支持，一键将现有 API 转为 MCP 服务
• 图像处理原生支持 ：内置了图像处理模块，轻松搞定图像上传、压缩、转码等操作
• LLM 客户端功能 ：支持连接任意 MCP 服务器，自动检测传输协议

快速上手

FastMCP 推荐使用 uv 安装，因为它是通过CLI部署服务器所必需的。安装环境支持 Python 3.8+ 以上。


 
 
 
 
   
uv pip install fastmcp

提示：在macOS上，可能需要使用 Homebrew 安装 uv（brew install uv），以便使其对Claude桌面应用程序可用。

对于开发者来说，可以参考以下命令安装：


 
 
 
 
   
# 克隆仓库  
git clone https://github.com/jlowin/fastmcp.git  
cd fastmcp  
# 安装开发依赖  
uv sync

创建一个简单的MCP服务器（公开一个计算器工具和一些数据）


 
 
 
 
   
# server.py  
from fastmcp import FastMCP  
  
# Create an MCP server  
mcp = FastMCP("Demo")  
  
# Add an addition tool  
@mcp.tool()  
def add(a: int, b: int) -> int:  
    """Add two numbers"""  
    return a + b  
  
# Add a dynamic greeting resource  
@mcp.resource("greeting://{name}")  
def get\_greeting(name: str) -> str:  
    """Get a personalized greeting"""  
    return f"Hello, {name}!"

然后可以在Claude Desktop中安装此服务器


 
 
 
 
   
{  
  "mcpServers": [  
    {  
      "name": "server",  
      "url": "http://localhost:8000/mcp"  
    }  
  ]  
}

并通过运行以下命令立即与其交互：


 
 
 
 
   
fastmcp install server.py

使用fastmcp.Image辅助类轻松处理图像输出。


 
 
 
 
   
from mcp.server.fastmcp import FastMCP, Image  
from io import BytesIO  
try:  
    from PIL import Image as PILImage  
except ImportError:  
    raise ImportError("Please install the `pillow` library to run this example.")  
  
mcp = FastMCP("My App")  
  
@mcp.tool()  
def create\_thumbnail(image\_path: str) -> Image:  
    """Create a thumbnail from an image"""  
    img = PILImage.open(image\_path)  
    img.thumbnail((100, 100))      
    buffer = BytesIO()  
    img.save(buffer, format="PNG")  
    return Image(data=buffer.getvalue(), format="png")

它将工具中的Image助手类返回，以向客户端发送图像。Image助手类负责处理MCP协议所需的base64编码格式的转换。它可以使用图像文件的路径，也可以使用字节对象。

MCP Client 类允许你从 Python 代码与任何 MCP 服务器（不仅仅是 FastMCP）进行交互：


 
 
 
 
   
from fastmcp import Client  
  
async with Client("path/to/server") as client:  
    # Call a tool  
    result = await client.call\_tool("weather", {"location": "San Francisco"})  
    print(result)  
      
    # Read a resource  
    res = await client.read\_resource("db://users/123/profile")  
    print(res)

与 FastAPI 交互：


 
 
 
 
   
from fastapi import FastAPI  
from fastmcp import FastMCP  
  
# Your existing FastAPI application  
fastapi\_app = FastAPI(title="My Existing API")  
  
@fastapi\_app.get("/status")  
def get\_status():   
    return {"status": "running"}  
  
@fastapi\_app.post("/items")  
def create\_item(name: str, price: float):   
    return {"id": 1, "name": name, "price": price}  
  
# Generate an MCP server directly from the FastAPI app  
mcp\_server = FastMCP.from\_fastapi(fastapi\_app)  
  
if \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":  
    mcp\_server.run()