今日推荐：FastMCP —— 让LLM与本地工具优雅对话的Python利器

随着Claude、ChatGPT等大语言模型的发展，如何让AI助手优雅地调用本地工具和资源成为了一个重要话题。今天要给大家介绍一个实用的开源项目 —— FastMCP，它提供了一种简单优雅的方式来构建MCP(Model Context Protocol)服务器，让AI助手能够更好地与我们的本地工具进行交互。

? 什么是FastMCP

FastMCP是一个基于Python的高级框架，它让开发者能够以最小的代码量构建MCP服务器。通过FastMCP，你可以轻松地：

1. 1. 为AI助手提供各种工具功能
2. 2. 暴露本地资源给AI使用
3. 3. 定义交互模板
4. 4. 处理图片等多媒体内容

最棒的是，它的使用方式非常符合Python程序员的直觉。看看这个简单的示例：

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Demo ?")

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b

就这么简单！只需要运行一个命令就能让Claude访问这个工具：

fastmcp install demo.py

? 核心特性

FastMCP 主要提供了以下几个核心功能：

1️⃣ 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

2️⃣ 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

3️⃣ 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

4️⃣ 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

? 使用场景

FastMCP 特别适合以下场景：

1. 1. 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

• 2. 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
• 3. 文件处理
• • 读取和处理本地文件
• • 处理图片等多媒体内容
• 4. API集成
• • 包装现有API为AI可用的工具
• • 提供统一的访问接口

? 安装与使用

推荐使用uv安装FastMCP：

uv pip install fastmcp

macOS用户可能需要通过Homebrew安装uv：

brew install uv

?‍? 开发体验

FastMCP提供了三种运行模式：

1. 1. 开发模式：使用MCP Inspector进行交互测试

fastmcp dev server.py

1. 2. Claude桌面端集成：正式使用时的推荐方式

fastmcp install server.py

1. 3. 直接执行：适合高级使用场景

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

为什么推荐FastMCP

1. 1. 简单直观：使用装饰器风格的API，符合Python开发习惯
2. 2. 功能完整：支持工具、资源、提示等多种功能
3. 3. 类型安全：良好的类型提示支持
4. 4. 开发友好：提供完善的开发工具和调试界面
5. 5. 活跃维护：项目处于积极开发中

小结

FastMCP是一个非常实用的工具，它让我们能够用最简单的方式为AI助手提供本地能力增强。虽然项目还在积极开发中，但核心功能已经相当完善，完全可以用于实际项目中。

如果你正在寻找一个优雅的方式来构建AI工具，不妨试试FastMCP。项目地址：https://github.com/jlowin/fastmcp

这个项目让我印象最深的是它的设计理念 —— "高级别的接口意味着更少的代码和更快的开发"。确实，有时候把复杂的东西变简单，比把简单的东西变复杂要难得多。

好啦，今天的分享就到这里，希望对大家有帮助！如果你对这个项目感兴趣，不妨点个star支持一下作者～