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:
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
编写代码
.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
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)
测试应用
使用Cherry Studio客户端进行测试

效果和上篇文章,是一样的。