随着应用程序的增长，我们需要将其拆分为多个功能专一的服务器（例如一个用于天气，一个用于日历，一个用于管理后台），并通过挂载（Mount）的方式将它们合并成一个客户端连接的单一服务器。挂载服务器后，其所有工具、资源和提示都会通过父进程变为可用状态。连接是实时的，挂载后向子进程添加工具，该工具会立即在父进程中可见。
1. 挂载一个FastMCP对象
以如下这个演示程序为例，我们创建的名为Server的FastMCP对象通过调用mount方法挂载了两个FastMCP对象：命名为Weather的服务器提供了返回天气信息的工具get_weather，命名为OA的服务器提供的工具is_available用于确定某个人在指定的日志是否由任务安排。
python
from fastmcp import FastMCP
from fastmcp.client import Client
from datetime import date
import asyncio
weather = FastMCP("Weather")
@weather.tool()
async def get_weather(location: str) -> str:
"""Get the current weather for a given location."""
return f"The current weather in {location} is sunny."
oa = FastMCP("OA")
@oa.tool()
async def is_available(name: str, date: date) -> bool:
"""Check if a person is available on a given date."""
return True
async def main():
server = FastMCP("Server")
server.mount(server = weather)
server.mount(server = oa)
async with Client(server) as client:
tools = await client.list_tools()
tool_names = set([tool.name for tool in tools])
assert tool_names == {"get_weather", "is_available"}
server = FastMCP("Server")
server.mount(server=weather,namespace="weather")
server.mount(server=oa,namespace="oa")
async with Client(server) as client:
tools = await client.list_tools()
tool_names = set([tool.name for tool in tools])
assert tool_names == {"weather_get_weather", "oa_is_available"}
asyncio.run(main()) 上面的例子演示了针对mount方法的两次调用，第一次仅仅指定被挂载的FastMCP对象，所以工具名称保持不变。第二次指定了命名空间（weather和os），它会作为工具的名称前缀（weather_get_weather和oa_is_available）。
python
class FastMCP(
AggregateProvider,
LifespanMixin,
MCPOperationsMixin,
TransportMixin,
Generic[LifespanResultT],
):
def mount(
self,
server: FastMCP[LifespanResultT],
namespace: str | None = None,
as_proxy: bool | None = None,
tool_names: dict[str, str] | None = None,
prefix: str | None = None,
) -> None上面给出了mount方法的定义，它的参数说明如下：
- server：被挂载的作为MCP服务器的
FastMCP对象； - namespace：命名空间。工具和提示词的名称将以
{namespace}_为前缀，资源将其作为前置路径； - as_proxy：以代理的形式被挂载，这个参数已经废弃，因为我们倾向于自行创建代理；
- tool_names: 提供一个字典来修改工具的名称；
- prefix: 命名前缀，已经废弃，并使用
namespace代替；
2. 挂载一个代理
由于mount方法只支持针对FastMCP对象的挂载。对于一个需要通过客户端远程调用MCP服务器，我们可以采用代理的形式进行挂载。作为MCP服务器代理的FastMCPProxy对象之所以能够被挂载，是因为它自身就是一个FastMCP对象。FastMCPProxy对象利用ProxyProvider提供组件，后者又利用Client远程获取组件，构造函数参数client_factory用于提供创建Client的工厂。出于性能的考虑，远程获取的组件会在本地进行缓存，缓存的过期时间默认为300秒。如果手工创建ProxyProvider，可以利用构造函数的cache_ttl参数对缓存过期时间进行设置。
python
class FastMCPProxy(FastMCP):
def __init__(
self,
*,
client_factory: ClientFactoryT,
**kwargs,
):
super().__init__(**kwargs)
self.client_factory = client_factory
provider: Provider = ProxyProvider(client_factory)
self.add_provider(provider)
class ProxyProvider(Provider):
def __init__(
self,
client_factory: ClientFactoryT,
cache_ttl: float | None = None,
)
ClientFactoryT = Callable[[], Client] | Callable[[], Awaitable[Client]]FastMCPProxy可以通过如下这个全局函数fastmcp.server.create_proxy来创建。
python
def create_proxy(
target: (
Client[ClientTransportT]
| ClientTransport
| FastMCP[Any]
| FastMCP1Server
| AnyUrl
| Path
| MCPConfig
| dict[str, Any]
| str
),
**settings: Any,
) -> FastMCPProxy如下的程序演示了以代理的形式挂载远程MCP服务器。
python
from fastmcp import FastMCP
from fastmcp.client import Client
from fastmcp.server import create_proxy
from datetime import date
import asyncio
server = FastMCP("Server")
@server.tool()
async def get_weather(location: str) -> str:
"""Get the current weather for a given location."""
return f"The current weather in {location} is sunny."
@server.tool()
async def is_available(name: str, date: date) -> bool:
"""Check if a person is available on a given date."""
return True
async def main():
asyncio.create_task(server.run_async(transport="streamable-http", host="0.0.0.0", port=3721))
await asyncio.sleep(5) # Wait for the server to start
mcp = FastMCP()
mcp.mount(create_proxy("http://localhost:3721/mcp"))
async with Client(mcp) as client:
tools = await client.list_tools()
tool_names = set([tool.name for tool in tools])
print(f"Tools: {tool_names}")
assert tool_names == {"get_weather", "is_available"}
asyncio.run(main())