FastMCP：一款专为大型语言模型（LLM）设计的轻量级服务器与客户端框架！

FastMCP（Model Context Protocol 的高性能 Python 实现）是一款专为大型语言模型（LLM）设计的轻量级服务器与客户端框架。它以 Python 装饰器为核心，通过极简的代码，帮助你快速构建符合 MCP 协议的服务端和调用端。无论是数据资源、功能工具、Prompt 模板，还是图像处理、进度汇报，FastMCP 都能一键搞定，彻底告别繁重的协议细节与样板代码。

FastMCP 解决了哪些痛点？
• 繁琐的 MCP 协议实现：原生 MCP 需要手动编写路由、内容类型、错误处理，开发门槛高、易出错。
• 工具与资源整合困难：LLM 调用往往伴随多种功能模块切换，接口管理混乱、耦合度高。
• 调试与测试成本高：在开发阶段，很难对 LLM 服务进行可视化调试和自动化测试。
• 多样化部署场景：CLI、桌面客户端、HTTP SSE、WebSocket……不同场景需要不同实现，重复造轮子。
FastMCP 的核心优势
极速开发：用装饰器标注函数即可生成 MCP 接口，Zero-boilerplate，秒上手。
简洁易懂：对 Python 开发者十分友好，参数类型自动推断、文档字符串生成接口说明。
协议完备：全面实现 MCP 核心规范，支持工具（Tools）、资源（Resources）、Prompt、采样（Sampling）、根目录访问（Roots）等高级功能。
多场景支持：内置多种 Transport（SSE、Stdio、WebSocket、FastMCP 本地对象直连），轻松部署到 CLI、Web、桌面应用。
高度可扩展：提供 Proxy、Compose、OpenAPI / FastAPI 自动生成等进阶方案，满足复杂微服务、网关、聚合服务需求。
FastMCP 的主要功能
•Tools：将任意同步/异步 Python 函数暴露为可被 LLM 调用的动作，支持 Pydantic 参数校验与嵌套输入。
•Resources：将只读数据以 URI 形式暴露给 LLM，可设定静态或动态模板，例如db://users/{user_id}/profile。
•Prompts：定义复用的交互模板，返回字符串或 Message 对象，帮助 LLM 在复杂场景下保持一致性。
•Context：在工具或资源中接入Context，即可实现日志（info/debug）、进度回报、跨资源读取、采样请求等高级交互。
•Image：内置 Image 类型，自动完成 Base64 编解码，与 PIL 等库无缝集成。
•Clients：通过Client类可编程调用任何 MCP 服务，支持列举工具、读写资源、发送进度、LLM 采样、根目录校验等操作。
•高级特性：
•Proxy Server：将现有 MCP 服务通过 FastMCP 代理转接，添加统一身份验证、日志或协议转换。
•Compose Server：模块化挂载多个 FastMCP 子服务，自动命名空间隔离，构建复杂微服务系统。
•OpenAPI / FastAPI 生成：直接从已有 Web API 自动生成 MCP 服务，将 REST 接口一键转成 LLM 可调用资源/工具。
如何快速上手？
1.安装依赖：

2.编写最小示例：

3.本地运行：

4.客户端调用：

总结
FastMCP 以其「快速」「简洁」「Pythonic」「协议完备」的特点，彻底降低了 MCP 服务开发与集成的门槛。无论是小团队的轻量级工具，还是大规模的微服务架构，FastMCP 都能以极高的生产效率和灵活性，帮助你轻松实现与 LLM 的深度协作。立即体验，让你的 AI 产品迭代更迅速、更稳定、更安全！
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