fastapi_mcp

把 FastAPI 接口一键变成 AI 能调用的 MCP 工具，带认证更安全。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 965 🐛 待处理 175 👀 关注 92
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 12028
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

fastapi_mcp 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队tadata-org
官网地址https://fastapi-mcp.tadata.com
GitHubhttps://github.com/tadata-org/fastapi_mcp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai,authentication,authorization,claude,cursor,fastapi,llm,mcp,mcp-server,mcp-servers,modelcontextprotocol,openapi,windsurf
GitHub 星标★ 12028
上线时间2025-03-08 00:00:00
代码更新2025-11-24
仓库体积423 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

fastapi_mcp 是一个将 FastAPI 应用快速转换为 MCP（Model Context Protocol）工具服务器的开源库。它解决了 AI 模型（如 Claude、GPT）无法直接调用现有 FastAPI 接口的问题，让开发者无需重写业务逻辑，即可将 REST API 暴露为 MCP 工具，供 AI 代理安全调用。核心能力包括：自动扫描 FastAPI 路由并生成对应的 MCP 工具定义，支持请求/响应模型的自动转换，内置认证机制（如 API Key、OAuth）确保 AI 调用安全，同时提供了灵活的配置选项（如过滤特定端点、自定义工具名称）。项目基于 Python 实现，安装简单，与 FastAPI 生态无缝集成，适合快速构建 AI 可用的后端服务。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 12028

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：库/依赖 5 步

环境要求

  • Python 环境（项目为 Python 库）
  • 推荐使用 uv 包管理器，也可使用 pip
  • 一个已有的 FastAPI 应用，用于暴露为 MCP 工具

安装与启动步骤

  1. 1准备 Python 环境

    README 推荐使用 uv 这个快速的 Python 包安装器；如果已有可用的 Python 环境并习惯 pip，可跳过本步直接安装。

  2. 2安装 fastapi-mcp

    官方推荐用 uv 添加依赖，会写入项目依赖并安装；不使用 uv 时改用 pip 安装，二者选其一即可。

    uv add fastapi-mcp

  3. 3pip 方式安装(可选)

    没有使用 uv 时执行这条命令安装 fastapi-mcp，可与上一步二选一，不要重复安装。

    pip install fastapi-mcp

  4. 4在应用中挂载 MCP

    在现有 FastAPI 应用中导入 FastApiMCP，把 app 实例传进去即完成初始化，无需重写业务路由。

    from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP

app = FastAPI()

mcp = FastApiMCP(app)

  5. 5查阅文档与示例

    README 的基础用法代码片段在此处截断，挂载方式、认证、端点过滤等进阶配置请查阅官方文档和 examples 目录。

如何确认成功

README 未给出明确的启动验证命令；可先访问 FastAPI 的 /docs 确认接口存在，MCP 工具列表请以官方文档为准。

常见问题

Q：必须重写现有 FastAPI 业务逻辑吗？

A：不需要。FastApiMCP 直接接收已有的 FastAPI app 实例，自动把路由暴露为 MCP 工具，基本属于零配置或极少配置。

Q：AI 调用我的接口安全吗？

A：README 说明内置认证能力，直接复用你已有的 FastAPI 依赖（Dependencies）做鉴权，无需另建一套认证体系。

Q：和普通的 OpenAPI 转 MCP 工具有什么区别？

A：README 强调它是 FastAPI 原生方案，而不只是又一个 OpenAPI 到 MCP 的转换器，会保留请求/响应模型结构和接口文档。

Q：MCP 服务必须和 FastAPI 应用部署在一起吗？

A：不必须。README 说明支持灵活部署：既可以挂载到同一个应用上，也可以单独部署。若用 pip 安装，是否还需要 uv？不需要，uv 只是官方推荐的安装方式，pip install fastapi-mcp 同样可行。

注意事项

  • README 仅提供了安装命令和基础用法片段，挂载、认证、端点过滤等细节未在节选中给出，请以官方文档 https://fastapi-mcp.tadata.com/ 和 examples 目录为准。
  • README 未给出端口、路径、环境变量等信息，因此未在本教程中虚构任何配置项。

核心亮点

  • 自动从 FastAPI 路由生成 MCP 工具，无需手动编写工具定义，开发效率高
  • 内置认证支持（API Key、OAuth 等），保障 AI 调用接口的安全性
  • 与 FastAPI 生态无缝集成，支持过滤端点、自定义工具名等灵活配置

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 对复杂请求体（如嵌套模型）的转换可能需额外适配

适用场景

  • 将现有 FastAPI 后端快速接入 MCP 客户端（如 Claude Desktop）
  • 构建 AI 代理可调用的内部工具服务，并需要权限控制
  • 在微服务架构中，将某个服务的 API 暴露为 MCP 工具供 AI 编排

替代项目

mcp-server-fetch、FastMCP、mcp-server-qdrant

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