FastMCP提供了一種乾淨、Pythonic的方式來實現模型上下文協議（MCP），使開發者能夠定義工具、資源和提示，支持基於LLM的AI代理伺服器和異步客戶端。它簡化了代理工作流程的建立、部署和管理，採用標準化協議。
推廣此工具
更新此工具
FastMCP
FastMCP提供了一種乾淨、Pythonic的方式來實現模型上下文協議（MCP），使開發者能夠定義工具、資源和提示，支持基於LLM的AI代理伺服器和異步客戶端。它簡化了代理工作流程的建立、部署和管理，採用標準化協議。
精選
FastMCP 是什麼？
FastMCP是一個開源的Python框架，用於構建支援外部工具、資料來源和自訂提示的MCP（模型上下文協議）伺服器和客戶端。開發者在Python中定義工具類和資源處理器，註冊到FastMCP伺服器，並使用HTTP、STDIO或SSE等傳輸協議進行部署。其客戶端庫提供異步接口，方便與任何MCP伺服器互動，將AI代理無縫集成到應用中。
誰會使用 FastMCP？
- AI開發者
- 資料科學家
- NLP工程師
- 建立AI代理的軟體工程師
如何使用 FastMCP？
- 步驟1：使用pip install fastmcp安裝FastMCP
- 步驟2：導入FastMCP並定義具有execute方法的Tool類
- 步驟3：實例化FastMCP.Server並註冊工具與資源
- 步驟4：在伺服器上定義提示與上下文處理器
- 步驟5：使用偏好的傳輸協議（HTTP、STDIO、SSE）運行伺服器
- 步驟6：使用fastmcp.Client連接，並從應用中調用工具
平台
- mac
- windows
- linux
FastMCP 的核心特徵與益處
主要功能
- 定義並註冊自訂工具以支援LLM
- 標準化的模型上下文協議伺服器
- 異步客戶端庫進行互動
- 支援多種傳輸協議（HTTP、STDIO、SSE）
- 便利的提示與上下文管理
優點
- 用Pythonic API加快代理開發
- 模組化、可重用的工具架構
- 可擴展且傳輸協議無關的部署
- 透過外部資源提升LLM能力
- 社群推動的開放原始碼框架
FastMCP 的主要使用案例與應用
- 打造具工具整合的對話式聊天機器人
- 自動化資料提取與處理任務
- 建立自訂的AI助理以應用程序
- 將LLM與外部API和資料庫整合
- 研究用代理工作流程原型設計
FastMCP 的優點與缺點
優點
高階且具Python風格的介面降低開發複雜度
完整平台包含部署、驗證、測試與整合
支援標準化MCP，允許安全且統一的LLM整合
內建支援主要AI平台整合，如OpenAI與Anthropic
積極維護且為新興生態系的一部分
缺點
無價格資訊可用
缺乏專屬行動應用程式或擴充功能存在
可能需要熟悉MCP概念及Python
FastMCP 的常見問答
FastMCP 公司信息
FastMCP 的分析
訪問隨時間變化
每月訪問次數
180.1k
平均訪問時長
00:02:07
每次訪問的頁面數
2.65
跳出率
47.56%
Sep 2025 - Nov 2025 所有流量
地理位置
前 5 區域
United States
21.76%
China
13.49%
India
5.58%
Korea, Republic of
4.19%
Brazil
4.14%
Sep 2025 - Nov 2025 全球桌面版
流量來源
Direct
55.03%
Search
32.67%
Referrals
8.80%
Social
2.56%
Paid Referrals
0.85%
Mail
0.08%
Sep 2025 - Nov 2025 桌面版
熱門關鍵詞
| 關鍵詞 | 流量 | 每次點擊成本 |
|---|---|---|
| fastmcp | 35.2k | $ -- |
| fast mcp | 3.3k | $ 2.19 |
| fastmcp client | 850 | $ -- |
| fastmcp python | 1.5k | $ -- |
| fastapi mcp | 1.1k | $ 3.98 |
FastMCP 評論
5/5
FastMCP 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- LlamaIndex
- Semantic Kernel
- AutoGen
- OpenAI Function Calling
您可能也喜歡：
17.9K
16.82% Nano Banana API 提供以自然語言指令進行寫實 AI 影像編輯，速度快且結果一致。
1.2M
22.59% Sora 2 是 OpenAI 的先進 AI 視頻生成模型，提供文字轉視頻和圖片轉視頻功能。