FastMCP

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FastMCP ofrece una forma clara y Pythonic de implementar el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), permitiendo a los desarrolladores definir herramientas, recursos y peticiones para servidores de agentes AI basados en LLM y clientes asíncronos. Simplifica la construcción, despliegue y gestión de flujos de trabajo de agentes mediante protocolos estandarizados.
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May 19 2025
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FastMCP
FastMCP ofrece una forma clara y Pythonic de implementar el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), permitiendo a los desarrolladores definir herramientas, recursos y peticiones para servidores de agentes AI basados en LLM y clientes asíncronos. Simplifica la construcción, despliegue y gestión de flujos de trabajo de agentes mediante protocolos estandarizados.
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Destacados

¿Qué es FastMCP?

FastMCP es un framework de código abierto en Python para construir servidores y clientes MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) que habilitan a los LLM con herramientas externas, fuentes de datos y peticiones personalizadas. Los desarrolladores definen clases de herramientas y manejadores de recursos en Python, los registran en el servidor FastMCP y los despliegan usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO o SSE. La biblioteca cliente ofrece una interfaz asíncrona para interactuar con cualquier servidor MCP, facilitando la integración fluida de agentes AI en aplicaciones.

¿Quién usará FastMCP?

  • Desarrolladores de IA
  • Científicos de datos
  • Ingenieros NLP
  • Ingenieros de software que construyen agentes AI

¿Cómo usar FastMCP?

  • Paso 1: Instalar FastMCP mediante pip install fastmcp
  • Paso 2: Importar FastMCP y definir clases Tool con métodos execute
  • Paso 3: Instanciar FastMCP.Server y registrar herramientas y recursos
  • Paso 4: Definir prompt y manejadores de contexto en el servidor
  • Paso 5: Ejecutar el servidor con el protocolo de transporte preferido (HTTP, STDIO, SSE)
  • Paso 6: Usar fastmcp.Client para conectarse y llamar a las herramientas desde tu aplicación

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de FastMCP

Las características principales

  • Definir y registrar herramientas personalizadas para LLM
  • Servidor estandarizado del Protocolo de Contexto del Modelo
  • Biblioteca cliente asíncrona para interacciones
  • Soporte para múltiples protocolos de transporte (HTTP, STDIO, SSE)
  • Gestión sencilla de prompts y contexto

Los beneficios

  • Desarrollo optimizado de agentes con APIs Pythonic
  • Arquitectura modular, reutilizable de herramientas
  • Implementación escalable y agnóstica del transporte
  • Mejoras en las capacidades de los LLM mediante recursos externos
  • Framework de código abierto impulsado por la comunidad

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de FastMCP

  • Construcción de chatbots conversacionales con integración de herramientas
  • Automatización de tareas de recuperación y procesamiento de datos
  • Creación de asistentes AI personalizados para aplicaciones
  • Integración de LLM con APIs externas y bases de datos
  • Prototipado de flujos de trabajo de agentes para investigación

Ventajas y desventajas de FastMCP

Ventajas

Interfaz de alto nivel y pythonica que reduce la complejidad del desarrollo
Plataforma integral que incluye despliegue, autenticación, pruebas e integraciones
Admite MCP estandarizado, permitiendo una integración segura y uniforme de LLM
Soporte incorporado para integraciones principales de plataformas AI como OpenAI y Anthropic
Activo mantenimiento y parte de un ecosistema emergente

Desventajas

No hay información sobre precios disponible
Carece de una aplicación móvil dedicada o presencia de extensión
Puede requerir familiaridad con los conceptos MCP y Python

FAQs sobre FastMCP

Información de la Compañía FastMCP

Análisis de FastMCP

Visitas a lo Largo del Tiempo

Visitas Mensuales
180.1k
Duración Promedio de Visita
00:02:07
Páginas por Visita
2.65
Tasa de Rebote
47.56%
Sep 2025 - Nov 2025 Todo el Tráfico

Geografía

Top 5 Regiones
United States
21.76%
China
13.49%
India
5.58%
Korea, Republic of
4.19%
Brazil
4.14%
Sep 2025 - Nov 2025 Global Solo de Escritorio

Fuentes de Tráfico

Direct
55.03%
Search
32.67%
Referrals
8.80%
Social
2.56%
Paid Referrals
0.85%
Mail
0.08%
Sep 2025 - Nov 2025 Solo de Escritorio

Palabras Clave Principales

Palabra ClaveTráficoCosto por Clic
fastmcp35.2k $ --
fast mcp3.3k $ 2.19
fastmcp client850 $ --
fastmcp python1.5k $ --
fastapi mcp1.1k $ 3.98

Reseñas de FastMCP

5/5
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¿Principales Competidores y Alternativas de FastMCP?

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Semantic Kernel
  • AutoGen
  • OpenAI Function Calling

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