Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#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:
После этого MCP-сервер становится доступен по адресу
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 :)
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 :)
❤2🔥2