fastmcp

快速手搓一个MCP服务指南（九）： FastMCP 服务器组合技术：构建模块化AI应用的终极方案在AI应用开发中，随着功能复杂度的提升，如何将庞大的系统拆分为可复用、易维护的模块成为关键挑战。FastMCP（Fast Multi-Channel Processing）框架推出的服务器组合（Server Composition）功能，通过import_server和mount两种核心机制，实现了AI服务的静态复制与动态链接，为构建模块化、可扩展的AI系统提供了全新思路。本文将深入解析这一技术的核心原理、应用场景及最佳实践。

江小皮不皮

为何选择MCP？自建流程与Anthropic MCP的对比分析在当前的AI技术浪潮中，如何高效、可靠地让大型语言模型（LLM）与外部工具和服务进行交互，是一个核心议题。Anthropic提出的模型组件协议（Model Component Protocol, MCP）旨在为此提供一个标准化的解决方案。然而，一个关键问题随之而来：采用MCP与我们自行构建一套类似的工具调用流程，究竟有何本质区别？我们选择MCP的驱动力是什么？本文将深入剖析这两者之间的异同，并探讨MCP背后的潜在意义。

带刺的坐椅

FastMCP（python）和 SolonMCP（java）的体验比较（不能说一样，但真的很像）从 MCP SDK 的发展史上看，FastMCP 是前辈，SolonMCP 则是后辈。mcp-python-sdk 功能完善，已经很成熟了。而 mcp-java-sdk 却还不完善，比如：