FastMCP 是一个用于构建 MCP (Model Context Protocol) 服务器和客户端的 Python 框架,它让你能够为 LLM(大型语言模型)提供工具、资源和交互能力。

AI Coding 交流群
如果你也在用 AI 写代码,或者正在研究 Cursor、Claude Code 这些工具,欢迎加入以下交流群。群里平时会聊一些 AI 编程的实际用法、开发工作流,还有各种新工具和新玩法。
安装步骤
首先,确保你有一个可用的 Python 环境!这是最基础的要求。如果你还没有安装 Python,可以从 Python 官网 下载并安装最新版本。
接着安装 fastmcp,你可以从以下的几个方式中选择一种来安装。
# 使用 pip 安装 fastmcp
pip install fastmcp
# 使用 pip3 安装 fastmcp(Python3 环境)
pip3 install fastmcp
# 在 macOS 上,可能需要通过 Homebrew 安装
brew install uv
# 使用 uv 安装 fastmcp
uv pip install fastmcp或者直接从源码安装(开发模式):
git clone https://github.com/jlowin/fastmcp.git
cd fastmcp
uv sync创建一个简单的 MCP 服务器
- 首先创建一个 Python 文件,例如
fastmcp-test.py:
# fastmcp-test.py
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("Demo 🚀")
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
return a + b
if __name__ == "__main__":
mcp.run()运行你的服务器
FastMCP 提供了几种运行服务器的方式:
1. 开发模式(推荐用于构建和测试)
fastmcp dev fastmcp-test.py这将启动一个互动式测试环境,包括 MCP Inspector。

2. Claude Desktop 集成(常规使用)
使用 install 命令将你的服务器设置为在 Claude Desktop 应用程序中持久使用:
fastmcp install server.py
自定义安装名称:
fastmcp install server.py --name "我的工具"
添加额外依赖项和环境变量:
fastmcp install server.py --with requests -v API_KEY=123 -f .env3. 直接执行(高级用例)
直接运行你的服务器脚本,你需要自己管理环境和依赖项:
python server.py
# 或
uv run python server.py使用不同名称的服务器对象
如果你的 FastMCP 实例不是命名为 mcp、server 或 app,请使用 file:object 语法:
fastmcp dev my_module.py:my_mcp_instance
fastmcp install api.py:api_app调试与测试
在开发过程中,强烈建议使用 fastmcp dev 命令,它会提供一个交互界面让你测试工具和资源的功能。这样你可以确保在将服务器安装到 Claude Desktop 或其他环境中之前,一切都按预期工作。
总结
FastMCP 是一个为 LLM(大型语言模型)打造的,专注于构建 MCP(Model Context Protocol)服务器和客户端的 Python 框架。它让开发者能够用简单、直观的方式,将自己的工具、函数、数据资源,以及交互能力无缝地开放给 AI 使用,实现更丰富的智能应用场景。
其它好用的 MCP Server 推荐
Apifox MCP Server 能够将 Apifox 的 API 文档提供给 Cursor 等支持 AI 编程的 IDE 或其他支持 MCP 的 AI 工具。它支持多种使用场景:既可以连接到 Apifox 项目内的 API 文档,也可以访问公开发布的 API 文档,还支持 OpenAPI/Swagger 文档。

安装配置非常简单,只需要 Node.js 环境(版本号≥18),然后根据不同场景选择配置方法。对于私有化部署的用户,还可以添加自定义 API 基础地址。使用 Apifox MCP Server,开发者可以通过 AI 助手完成根据接口文档生成代码、修改代码、搜索接口文档内容等工作,极大提高开发效率。

在实际使用中,你只需要告诉 AI 你想要通过 API 文档做什么,比如"根据 API 文档,生成接口/users 相关的所有 MVC 代码",AI 就能理解并完成任务。对于团队协作开发尤为有用,确保所有开发者都能基于统一的 API 文档标准进行开发。

Cursor + Apifox MCP Server:借助 AI 与 API 文档高效编写代码
了解更多: