FastAPI-MCP: FastAPI 애플리케이션 인터페이스 엔드포인트를 MCP 표준 도구로 변환 63

FastAPI-MCP란 무엇인가요?

FastAPI-MCP는 별도의 설정 없이 FastAPI 애플리케이션의 인터페이스 엔드포인트를 자동으로 MCP 표준을 준수하는 오픈 소스 도구로 변환할 수 있는 라이브러리입니다. 동시에 요청/응답 스키마와 Swagger 문서를 그대로 유지합니다. 간단한 코드 통합만으로 FastAPI 애플리케이션을 AI 시스템과 매끄럽게 연동할 수 있으며, AI 기반 자동화 작업을 지원합니다.

예를 들어, Claude에게 "사용자 ID가 1111인 사용자에게 XX에 관한 이메일을 보내줘"라고 요청하면, Claude는 별도의 코드 작성이나 수동 조작 없이도 사용자의 이메일 발송 API를 직접 호출하며, 해당 API를 올바르게 사용하는 방법을 알고 있습니다.

FastAPI-MCP의 기능 및 특징

• 제로 설정 통합: 복잡한 설정 없이 단 몇 줄의 코드로 FastAPI 애플리케이션의 엔드포인트를 자동으로 MCP 도구로 변환할 수 있습니다.

• 자동 발견 및 변환: FastAPI 애플리케이션의 모든 엔드포인트를 자동으로 발견하여 MCP 도구로 변환합니다.

• 문서 및 스키마 보존: FastAPI 엔드포인트의 요청/응답 스키마와 Swagger 문서를 보존하여 AI 호출 시 정확성을 보장합니다.

• 유연한 배포: MCP 서버를 FastAPI 애플리케이션에 직접 마운트할 수도 있고, 독립적으로 배포할 수도 있습니다.

• 사용자 정의 옵션: operation ID나 태그를 통해 노출할 엔드포인트를 필터링하고, 도구의 명칭과 설명을 조정할 수 있습니다.

FastAPI-MCP 설치 및 사용법

• 설치: uv로 설치하는 것을 권장하며, pip을 사용할 수도 있습니다.

uv add fastapi-mcp

또는

pip install fastapi-mcp

• 기본 사용법: FastAPI 애플리케이션에 MCP 서버를 추가합니다.

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP
app = FastAPI()
mcp = FastApiMCP(
    app,
    name="My API MCP",
    description="My API description",
    base_url="http://localhost:8000",
)
mcp.mount()

완료되면 MCP 서버가 지정된 경로에서 사용 가능합니다.

FastAPI-MCP 활용 시나리오

• AI 기반 자동화: AI 에이전트가 API를 통해 자동화 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어 데이터 분석, 콘텐츠 관리, 전자상거래 등이 있습니다.

• 내부 자동화: 기업 내부의 자동화 워크플로우에 활용됩니다.

• 다중 에이전트 협업: AI 에이전트들이 표준 API를 통해 협업하는 것을 지원합니다.

github:https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp