FastMCP 3.0 — Python-фреймворк для MCP-серверов
FastMCP упрощает создание MCP-серверов для LLM на Python. Декораторы, провайдеры, трансформы и бесплатный хостинг.
TL;DR: FastMCP — это фреймворк для создания MCP-серверов на Python. Пишешь функцию, вешаешь декоратор — и у тебя готовый инструмент для LLM. Для разработчиков, которые хотят подключить свои данные и логику к AI-агентам.
Привет! Если ты следишь за темой AI-агентов, то наверняка слышал про MCP — Model Context Protocol от Anthropic. Это протокол, который позволяет LLM получать доступ к внешним инструментам и данным. Звучит просто, но на практике реализация занимает кучу времени на сериализацию, валидацию и обработку ошибок.
FastMCP решает эту проблему.
Что это
FastMCP — open-source фреймворк на Python для создания MCP-серверов и клиентов. Версия 1.0 была настолько удачной, что её включили в официальный MCP SDK ещё в 2024 году. Сейчас разные версии FastMCP используются в 70% всех MCP-серверов.
Минимальный пример:
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("Demo 🚀")
@mcp.tool
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
return a + b
if __name__ == "__main__":
mcp.run()Всё. Функция add теперь доступна как инструмент для любого LLM-клиента, который поддерживает MCP.
Как работает
Архитектура разбита на три слоя, и мне нравится, что они не перемешиваются.
Components — это то, что видят клиенты: инструменты, ресурсы, промпты. Вешаешь декоратор на функцию, и FastMCP сам разберётся со схемой и валидацией.
Providers отвечают за источники данных. Можно тянуть компоненты из декорированных функций, файлов, OpenAPI-спек или вообще с удалённых серверов.
Transforms определяют, как именно клиенты видят компоненты. Тут живут неймспейсы, фильтрация, авторизация. Один сервер может показывать разный интерфейс разным пользователям — удобно, если нужно разграничить доступ.
В версии 3.0 добавили: - Hot reload для разработки - Встроенную авторизацию - Observability из коробки - Поддержку долгих задач - HTTP-транспорт для удалённого доступа
Хостинг
Команда FastMCP сделала Prefect Horizon — платформу для хостинга MCP-серверов. Для личных проектов она бесплатная.
Деплой в три шага:
1. Пушишь код на GitHub
2. Логинишься в Horizon через GitHub
3. Указываешь entrypoint типа my_server.py:mcp
Получаешь URL вида https://your-project.fastmcp.app/mcp.
Для кого
- Разработчики, которые хотят подключить свои инструменты к Claude, ChatGPT или другим LLM
- Команды, строящие AI-агентов с доступом к внутренним системам
- Те, кто уже использовал MCP SDK и устал от бойлерплейта
Кстати, документация доступна в LLM-friendly форматах. Есть даже MCP-сервер с доксами, который можно подключить к своему агенту. Мета-уровень какой-то.
