FastMCP是一个Pythonic的MCP服务器快速构建框架，旨在简化AI模型与外部世界的连接。它让开发者能够以最少的样板代码，专注于创建工具、暴露资源和定义提示词。通过简洁的Python代码，开发者可以轻松构建MCP服务器，实现AI模型与数据源的安全交互。

FastMCP的核心价值在于其快速开发能力和对Python开发者的友好性。它提供高级接口，加速MCP服务器的开发流程，并力求完整实现MCP核心规范。开发者可以使用FastMCP提供的Server、Resource、Tool和Prompt等核心概念，高效地构建功能丰富的MCP服务器。无论是开发模式、Claude桌面集成还是直接执行，FastMCP都提供了灵活的部署方式，助力AI应用开发。请注意，FastMCP已并入官方MCP SDK。

快速构建MCP服务器

FastMCP 旨在简化 MCP 服务器的创建过程，提供一种 Pythonic 且直观的方法。开发者可以使用最少的样板代码构建 MCP 服务器，专注于使用简洁的 Python 代码创建工具、公开资源和定义提示。它通过高级接口实现快速开发，使得开发者能够更专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层协议的细节。例如，开发者可以使用装饰器轻松定义资源和工具，而无需手动处理请求解析和响应构建。

一个具体的使用场景是，一个数据分析团队需要将一些常用的数据查询接口暴露给 LLM 使用。使用 FastMCP，他们可以快速地将现有的数据查询函数封装成 MCP 资源，并定义相应的提示，使得 LLM 能够通过自然语言调用这些接口，从而实现智能化的数据分析。

资源、工具与提示的便捷定义

FastMCP 允许开发者使用装饰器轻松定义资源（Resources）、工具（Tools）和提示（Prompts）。资源用于暴露数据，类似于 REST API 中的 GET 请求；工具用于执行操作，类似于 POST 请求；提示则是可重用的模板，帮助 LLM 有效地与服务器交互。这种声明式的方法大大简化了 MCP 服务器的开发过程，提高了开发效率。

例如，一个电商平台可以使用 FastMCP 定义一个资源来获取商品信息，一个工具来更新库存，以及一个提示来生成商品描述。通过这种方式，LLM 可以方便地获取商品信息、执行库存更新操作，并根据商品信息生成吸引人的商品描述，从而提升电商平台的运营效率。

上下文对象提供丰富功能

FastMCP 提供的 Context 对象为工具和资源提供了访问 MCP 功能的途径。通过 Context 对象，开发者可以实现进度报告、日志记录、资源访问和请求元数据获取等功能。这使得工具和资源能够更好地与 MCP 环境集成，并提供更丰富的功能。

例如，一个图像处理工具可以使用 Context 对象报告图像处理的进度，记录处理过程中的日志信息，并从其他资源中读取图像数据。通过这种方式，LLM 可以实时了解图像处理的进度，并根据日志信息进行错误排查，从而提高图像处理的效率和质量。Context 对象提供的 request_id 和 client_id 还可以用于追踪请求来源，实现更精细的权限控制和审计。

开发与部署模式灵活

FastMCP 提供了多种运行服务器的方式，包括开发模式、Claude Desktop 集成和直接执行。开发模式适用于构建和测试，提供交互式测试界面、详细日志和性能监控；Claude Desktop 集成适用于常规使用，服务器将在隔离环境中运行，并自动安装依赖和管理环境变量；直接执行适用于高级用例，开发者可以直接使用 Python 或 uv 运行服务器。

例如，在开发阶段，开发者可以使用开发模式快速迭代和调试 MCP 服务器；在部署阶段，开发者可以使用 Claude Desktop 集成将 MCP 服务器部署到 Claude 环境中，供 LLM 调用；对于一些特殊的应用场景，开发者也可以选择直接执行服务器，以实现更灵活的部署方式。