#mcp #fastapi #tools #converter

Коллеги, хочу поделиться одним полезным интструментом.

Иногда возникает необходимость переиспользовать реализованные ранее микро-сервисы в качестве инструментов для новых ИИ-агентов, для этой цели можно воспользоваться конвертером FastAPI в MCP.

FastAPI-MCP: Конвертация FastAPI в инструменты для Model Context Protocol

FastAPI-MCP — инструмент с открытым исходным кодом, который преобразует конечные точки FastAPI в сервисы MCP (Model Context Protocol). Он интегрируется с приложениями FastAPI, автоматически обнаруживает все эндпоинты и сохраняет их модели запросов/ответов и документацию.

Основные функции:

• Интеграция: Возможность подключения MCP-сервиса к существующему приложению FastAPI или развертывание отдельно
• Автоматическая конфигурация: Определение FastAPI эндпоинтов и преобразование их в MCP-инструменты
• Сохранение структуры: Поддержка Swagger-документации и моделей данных
• Варианты развертывания: Работа в рамках одного приложения или в разных приложениях
• Аутентификация: Использование стандартных зависимостей FastAPI для безопасности
• Настройка: Фильтрация эндпоинтов и настройка именования инструментов

Пример базового использования:

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP

app = FastAPI()

mcp = FastApiMCP(app)

# Подключение MCP-сервера к FastAPI приложению
mcp.mount()

После этого MCP-сервер становится доступен по адресу https://app.base.url/mcp

Применение:

• Для разработчиков, которым требуется предоставить API-эндпоинты в виде MCP-инструментов для совместимых клиентов (Cursor, Cline, Roo Code, Trae AI, Claude Desktop и т.д.)

• В сценариях, где необходимо взаимодействие ИИ-моделей с API через протокол MCP

Библиотека требует Python 3.10+ (рекомендуется 3.12) и распространяется под лицензией MIT.

#FastAPI #MCP #API #разработка

И в заключении поста небольшой анонс.

В связи с бурным ростом технологий сетевого взаимодействия ИИ-агентов, ключом к успеху и быстрой реализации новых проектов является умение декомпозировать сложную задачу на небольшие блоки, чтобы можно было собрать решение, опираясь на имеющиеся инструменты и коннекторы. ИИ-агент - это по сути и есть "микро-сервис" в GenAI-разработке.

Мы обновили содержание курса по ИИ программированию с учетом новых тенденций.
Завтра стартует третий поток. Кому интересно - присоединяйтесь.
И небольшой "промо-ролик" для поднятия настроения :)

#mcp #api #tools #ai #dev

🚀 6 инструментов для преобразования API в MCP-серверы

Привет, друзья! Сегодня делюсь полезной подборкой для разработчиков. Если вам нужно быстро адаптировать ваши API для работы с ИИ-агентами, эти инструменты сэкономят кучу времени 👇

1️⃣ FastAPI-MCP

Чуть выше писал об этом инструменте, здесь коротко повторюсь.
Позволяет преобразовать FastAPI end points в MCP-серверы одной строкой кода с нативной поддержкой аутентификации. Сохраняет все схемы и зависимости. Полностью с открытым исходным кодом.

2️⃣ RapidMCP

Преобразует REST API в MCP-сервер за считанные минуты без изменения кода. Просто подключите ваш API и преобразуйте его в MCP-сервер, готовый для работы с ИИ-агентами - без необходимости модификации бэкенда.
Есть платный и бесплатные тарифы.

3️⃣ MCPify

Позволяет создавать и разворачивайть MCP-серверы без написания ни единой строчки кода. Похож на Lovable/Bolt/V0 но для создания MCP-серверов. Поддерживает транспорт Streamable HTTP от MCP. Вы также можете делиться созданными MCP-серверами с другими пользователями на той же платформе.
Есть только платные тарифы.
Некоторым аналогом, но более широкого плана может являться Databutton (см. ниже)

4️⃣ Databutton MCP

Превратите любое Databutton-приложение в MCP-сервер одним кликом через настройки. Создавайте инструменты для ИИ так же, как API для вашего приложения, с возможностью добавления Python-документации для лучшего понимания агентом. Databutton размещает MCP-серверы онлайн, избавляя от необходимости локального запуска и позволяя легко интегрироваться с Claude Desktop и другими ИИ-ассистентами. Идеально подходит для создания инструментов для исследования, маркетинга и продаж.
Про Data Button писал в обзоре AI инструментов для Vibe Coding (оригинальный пост здесь)

5️⃣ Speakeasy

Генерирует MCP-серверы напрямую из документации OpenAPI с минимальным кодом. Создает TypeScript MCP-серверы с настраиваемыми описаниями инструментов и областями применения. На данный момент функциональность в Beta.

6️⃣ Higress от Alibaba

Преобразует спецификации OpenAPI в MCP-серверы одной командой. Инструмент openapi-to-mcp от Higress автоматически конвертирует документацию API в серверы с подробными шаблонами ответов. Развертывание без инфраструктуры. Полностью с открытым исходным кодом.

А какие инструменты используете вы? Делитесь в комментариях! 👇

#разработка #API #MCP #инструменты

Новые возможности для разработки агентов на базе API Anthropic 🤖

Продолжение предыдущего поста на тему новых функций в API, которые усиливают "агентные" возможности новых моделей Anthropic. Функции офигительные и заслуживают отдельного внимания.

Anthropic представила четыре новые функции для своего API, которые расширяют возможности разработчиков по созданию интеллектуальных агентов.
Эти инструменты дополняют недавно выпущенные модели Claude Opus 4 и Sonnet 4.

Что нового? 📋

1️⃣ Инструмент выполнения кода
Теперь Claude может запускать Python-код в изолированной среде для выполнения вычислений и создания визуализаций данных. Это превращает модель из помощника по написанию кода в полноценного аналитика данных.
Здесь весь фокус, как я понимаю, именно в том, что данная функциональность доступна "из коробки" через API интерфейс модели, и нам как разработчикам теперь можно обойтись без дополнительных песочниц типа https://e2b.dev/ для запуска кода в своем приложении - как мы видим, все полезные и часто используемые инструменты со временем "проникают" внутрь LLM'ок.

Основные применения:
• Финансовое моделирование
• Научные вычисления
• Бизнес-аналитика
• Обработка документов
• Статистический анализ

Организации получают 50 бесплатных часов использования ежедневно, после чего стоимость составляет $0,05 за час работы контейнера.

2️⃣ MCP-коннектор
Позволяет подключать Claude к любому удаленному серверу Model Context Protocol (MCP) из списка без необходимости писать клиентский код. API Anthropic автоматически управляет соединениями, обнаружением инструментов и обработкой ошибок.

Когда Claude получает запрос с настроенными MCP-серверами, он:
• Подключается к указанным серверам
• Получает доступные инструменты
• Анализирует, какой инструмент вызвать и какие аргументы передать
• Выполняет вызовы инструментов до достижения результата
• Управляет аутентификацией и обработкой ошибок
• Возвращает ответ с интегрированными данными

3️⃣ Files API
Упрощает хранение и доступ к документам при работе с Claude. Вместо загрузки файлов в каждом запросе, разработчики могут загрузить документы один раз и многократно ссылаться на них в разных беседах.

Files API интегрируется с инструментом выполнения кода, позволяя Claude напрямую обрабатывать загруженные файлы и создавать графики как часть ответа.

4️⃣ Расширенное кэширование запросов
Разработчики теперь могут выбирать между стандартным 5-минутным временем жизни (TTL) для кэширования запросов или расширенным 1-часовым TTL за дополнительную плату. Это 12-кратное улучшение может снизить расходы для длительных рабочих процессов агентов.

С расширенным кэшированием затраты могут быть снижены до 90%, а задержки — до 85% для длинных запросов.

Практическое применение 💡

Представьте AI-агента для управления проектами, который может:
• Подключаться к Asana через MCP-коннектор для работы с задачами
• Загружать отчеты через Files API
• Анализировать прогресс с помощью инструмента выполнения кода
• Поддерживать полный контекст на протяжении всего взаимодействия
и все это "из коробки" через API самой модели!

Все эти функции уже доступны в публичной бета-версии API Anthropic и дополняют существующие возможности, такие как веб-поиск и цитирование.

Видео-запись демонстрации A Day with Claude можно посмотреть здесь
Также вы можете отдельно прочитать транскрипт и саммари демонстрации.

#ai #anthropic #claude #api #development