FastMCP
FastMCP oferece uma maneira limpa e Pythonic de implementar o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP), permitindo que os desenvolvedores definam ferramentas, recursos e prompts para servidores de agentes de IA baseados em LLM e clientes assíncronos. Simplifica a construção, implantação e gerenciamento de fluxos de trabalho de agentes usando protocolos padronizados.
Large Language Models (LLMs)
AI Copilot
Criador de Flashcards com IA
API com IA
#framework de código aberto
#Integração LLM
#ferramentas Python
#servidor MCP
#Programação assíncrona
#conexão com fontes de dados
#prompts personalizados
#desenvolvimento de agentes AI
#protocolos de transporte
#gerenciamento de contexto
#arquitetura modular
#componentes reutilizáveis
#desdobramento escalável
#Comunidade colaborativa
#amigável para desenvolvedores
#Ferramentas de Aprendizado de Máquina
#gerenciamento de API
#interação cliente-servidor
#design Python
#Prototipagem ágil
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FastMCP oferece uma maneira limpa e Pythonic de implementar o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP), permitindo que os desenvolvedores definam ferramentas, recursos e prompts para servidores de agentes de IA baseados em LLM e clientes assíncronos. Simplifica a construção, implantação e gerenciamento de fluxos de trabalho de agentes usando protocolos padronizados.
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#interação cliente-servidor
#design Python
#Prototipagem ágil
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Em Destaque
O que é FastMCP?
FastMCP é um framework Python de código aberto para construir servidores e clientes MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) que capacitam LLMs com ferramentas externas, fontes de dados e prompts personalizados. Os desenvolvedores definem classes de ferramentas e manipuladores de recursos em Python, registram-nos no servidor FastMCP e implantam usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO ou SSE. A biblioteca cliente do framework oferece uma interface assíncrona para interagir com qualquer servidor MCP, facilitando uma integração contínua de agentes de IA em aplicações.
Quem usará FastMCP?
- Desenvolvedores de IA
- Cientistas de Dados
- Engenheiros de NLP
- Engenheiros de Software construindo Agentes de IA
Como usar FastMCP?
- Passo 1: Instale o FastMCP via pip install fastmcp
- Passo 2: Importe o FastMCP e defina classes Tool com métodos execute
- Passo 3: Instancie FastMCP.Server e registre ferramentas e recursos
- Passo 4: Defina prompts e manipuladores de contexto no servidor
- Passo 5: Execute o servidor usando o transporte preferido (HTTP, STDIO, SSE)
- Passo 6: Use fastmcp.Client para conectar e invocar ferramentas a partir da sua aplicação
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de FastMCP
Principais recursos
- Defina e registre ferramentas personalizadas para LLMs
- Servidor padronizado do Protocolo de Contexto do Modelo
- Biblioteca cliente assíncrona para interações
- Suporte para múltiplos protocolos de transporte (HTTP, STDIO, SSE)
- Gerenciamento fácil de prompts e contexto
Os benefícios
- Desenvolvimento simplificado de agentes com APIs Pythonic
- Arquitetura modular e reutilizável de ferramentas
- Implantação escalável e independente de transporte
- Capacidades aprimoradas de LLM via recursos externos
- Estrutura de código aberto e apoiada pela comunidade
Principais Casos de Uso & Aplicações de FastMCP
- Construção de chatbots conversacionais com integrações de ferramentas
- Automatização de tarefas de recuperação e processamento de dados
- Criação de assistentes de IA personalizados para aplicações
- Integração de LLMs com APIs externas e bancos de dados
- Prototipagem de fluxos de trabalho de agentes para pesquisa
Prós e contras de FastMCP
Prós
Interface de alto nível e Pythonic que reduz a complexidade do desenvolvimento
Plataforma abrangente incluindo implantação, autenticação, teste e integrações
Suporta MCP padronizado, permitindo integração segura e uniforme de LLM
Suporte embutido para principais integrações de plataformas de IA como OpenAI e Anthropic
Ativamente mantido e parte de um ecossistema emergente
Contras
Nenhuma informação de preço disponível
Não possui aplicativo móvel dedicado ou presença de extensão
Pode exigir familiaridade com conceitos MCP e Python
FAQs sobre FastMCP
Informações da Empresa FastMCP
Análise de FastMCP
Visitas ao Longo do Tempo
Visitas Mensais
180.1k
Duração Média das Visitas
00:02:07
Páginas por Visita
2.65
Taxa de Rejeição
47.56%
Sep 2025 - Nov 2025 Todo o Tráfego
Geografia
Top 5 Regiões
United States
21.76%
China
13.49%
India
5.58%
Korea, Republic of
4.19%
Brazil
4.14%
Sep 2025 - Nov 2025 Global Apenas para Desktop
Fontes de Tráfego
Direct
55.03%
Search
32.67%
Referrals
8.80%
Social
2.56%
Paid Referrals
0.85%
Mail
0.08%
Sep 2025 - Nov 2025 Apenas para Desktop
Principais Palavras-Chave
| Palavra-Chave | Tráfego | Custo por Clique |
|---|---|---|
| fastmcp | 35.2k | $ -- |
| fast mcp | 3.3k | $ 2.19 |
| fastmcp client | 850 | $ -- |
| fastmcp python | 1.5k | $ -- |
| fastapi mcp | 1.1k | $ 3.98 |
Avaliações de FastMCP
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de FastMCP?
- LangChain
- LlamaIndex
- Semantic Kernel
- AutoGen
- OpenAI Function Calling
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