Python 玩转 MCP:在工具函数中获取请求 Headers 的正确姿势

一、问题出现:工具函数里怎么拿请求信息?

假设你用 FastMCP 写了一个最简单的工具函数:

python 复制代码
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("My Server")

@mcp.tool(name="打招呼",description="简单的打招呼")
async def hello() -> str:
    return "hello world"

这个函数很简单,运行也没问题。

但是一旦你想要在函数里获取请求头、用户信息、IP、Token 等信息(一般用于一些权限校验,数据打点等操作),就会发现:

函数没有直接的 Request 对象!

这时就要用到关键角色 ------ ctx: Context

二、Context 到底是什么?

在 FastMCP 框架中,每个工具函数都会自动注入一个 ctx: Context 参数。

你可以把它理解成一次 调用上下文(context),它内部封装了这次请求的关键信息,包括但不限于:

  • 当前请求的上下文信息

  • request 对象(如果是通过 HTTP 请求触发)

简单来说:ctx 是 MCP 工具函数与外部世界沟通的桥梁。

三、实战:获取请求 Headers

有了这个认识,我们就可以轻松拿到 headers:

python 复制代码
from mcp.server.fastmcp import FastMCP, Context  
from starlette.requests import Request  
  
mcp = FastMCP("My Server")  
  
@mcp.tool(name="显示 headers 信息", description="显示请求的 headers信息")  
async def echo_headers(ctx: Context) -> str:  
    """获取请求的 header 信息"""  
    # 访问请求对象  
    if ctx.request_context.request and isinstance(ctx.request_context.request, Request):  
        headers = dict(ctx.request_context.request.headers)  
        return str(headers)  
    return "No headers available"

如果工具函数中有参数应该如何传递?

Context 注入机制会自动检测函数参数中的 Context 类型注解,当工具被调用时,FastMCP 会自动将 Context 对象注入到该参数中。 Context 参数的名称可以是任意的(如 ctxcontextmy_ctx),只要它带有 Context 类型注解即可。

python 复制代码
from mcp.server.fastmcp import FastMCP, Context  
from starlette.requests import Request  
  
mcp = FastMCP("My Server")  
  
@mcp.tool(name="打招呼", description="打招呼")  
async def say_hello(   
        name: str = Field(description="你的名字", examples=["小王"]),
        ctx: Context=Context(),  
        ):
    # 访问请求对象  
    if ctx.request_context.request and isinstance(ctx.request_context.request, Request):  
        headers = dict(ctx.request_context.request.headers)  
        print( headers)  
    return f"hello {name}"

ctx 在工具函数中的位置无所谓,但必须是使用 Context 注解的,你也可以写成

python 复制代码
@mcp.tool(name="打招呼", description="打招呼")  
async def say_hello(  
            ctx: Context=Context(),  
        name: str = Field(description="你的名字", examples=["小王"])
        ):
        ...

但是推荐放到最后或者第一个参数,不要和混合在正常的工具参数中。

四、总结一下

通过这次小例子,我们了解了:

  • ctx: Context 是工具函数的上下文入口

  • 通过 ctx.request_context.request 可以拿到 Starlette 的 Request 对象,这个对象包含了请求的上下文信息,header, cookies 等

  • MCP SDK 使用 Context 来统一不同通信模式下的请求访问方式

在实际开发中,你可以基于这个思路进一步扩展,比如:

  • 从 headers 里提取 Authorization,实现鉴权;

  • ctx 里获取调用链信息;

相关推荐
止语Lab6 小时前
好的 DX 不等于少写代码——三种语言的摩擦力设计课
后端
吃饱了得干活6 小时前
别再手动解析 LLM 输出了!LangChain 四种结构化输出方案对比
后端·python·langchain
程序员天天困6 小时前
Arthas trace 命令怎么用?一行定位最慢那行代码
jvm·后端
Huiturn6 小时前
GPT 5.6 连续编码 10 小时,纯 Python 啃下 Word 二进制格式——doc2docx 实现拆解
后端
用户298698530146 小时前
Python 实现 Excel 与 Markdown 互转的实用指南
后端·python·excel
用户77283104908406 小时前
krono-job:零侵入、单二进制交付的分布式任务调度平台(开源)
后端
Conan在掘金6 小时前
鸿蒙报错速查:Function lacks ending return statement,返回路径漏 return 就炸,根因 + 真解法
后端
人间凡尔赛7 小时前
AI-Native 云原生架构:2026 年从容器编排到智能体编排的范式革命
后端·云原生·架构
IT_陈寒7 小时前
Vue的响应式让我加班到凌晨3点,原来问题出在这
前端·人工智能·后端
卷无止境7 小时前
提升 Python 代码健壮性的方法大盘点
后端·python