MCP (Model Context Protocol) серверы становятся всё более востребованными в современном мире разработки, благодаря их способности объединять множество AI-агентов, таких как Claude, Cursor и другие, с существующими API. Если у вас есть проект на FastAPI и вы хотите сделать его совместимым с MCP, то создание MCP сервера является обязательным шагом. Тем не менее, разработка MCP сервера с нуля может потребовать значительных усилий, особенно если у вас уже есть сложная архитектура маршрутов и схем в FastAPI. В таких случаях на помощь приходят инструменты FastMCP и Speakeasy, которые позволяют с минимальными усилиями преобразовать ваш существующий API в MCP сервер без дублирования кода и переписывания логики.FastMCP — это высокоуровневая библиотека на Python, разработанная специально для интеграции с FastAPI и создания MCP серверов в кратчайшие сроки.
Главным преимуществом FastMCP является его способность автоматически преобразовывать ваши существующие маршруты FastAPI в MCP инструменты без дополнительной настройки. Это значительно экономит время, особенно если у вас уже есть детально описанные и типизированные эндпоинты. FastMCP берет на себя сложные задачи управления жизненным циклом компонентов, конфигурирования подсказок и обработки ресурсов, позволяя разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике.Начать работу с FastMCP достаточно просто. После установки пакета через пакетный менеджер Python, достаточно создать новый Python-файл в директории приложения и вызвать фабричный метод FastMCP.
from_fastapi, передав туда ваш FastAPI объект. При запуске MCP сервер начинает просматривать ваши маршруты и создавать из них инструменты, которые можно использовать в AI-агентах. Автоматизация этого процесса уменьшает вероятность ошибок и упрощает дальнейшую поддержку сервера.Однако важно учитывать, что FastMCP работает как своего рода "черный ящик". Внутренние механизмы преобразования маршрутов и обработки запросов скрыты от разработчика.
Это означает, что при возникновении ошибок в работе MCP инструментов отладки может быть сложной, так как отсутствует прозрачность в том, как именно формируются промпты и обрабатываются ресурсы. Тем не менее, для небольших и средних проектов, где важно быстро запустить MCP сервер с минимальными усилиями, FastMCP становится незаменимым инструментом.Для тех, кто стремится к большей прозрачности и возможности гибкой кастомизации, существует альтернативный путь с использованием Speakeasy. В отличие от FastMCP, Speakeasy опирается на спецификацию OpenAPI, чтобы генерировать MCP серверы и SDK на нескольких языках программирования. Если у вас уже есть OpenAPI-документ или вы готовы его создать, Speakeasy позволит сгенерировать полноценный и легко расширяемый MCP сервер, с видимым и редактируемым исходным кодом.
Процесс с Speakeasy несколько сложнее на старте, так как вам потребуется загрузить OpenAPI-документ в Speakeasy CLI, удостоверившись в его соответствии и полноте, затем выбрать генерацию MCP сервера и TypeScript SDK. Результат — это полноценный набор файлов с MCP сервером, который можно запустить в любой среде Node.js и интегрировать с Claude Desktop или другими AI платформами. Такой подход делает MCP сервер полностью самостоятельным и раздельным от вашего основного FastAPI приложения, что упрощает его долгосрочное сопровождение и распространение.Speakeasy предоставляет гибкие возможности кастомизации с помощью расширений x-speakeasy-mcp, которые можно добавлять как в OpenAPI-документ, так и во внешние оверлеи.
С их помощью можно отключать определённые методы, менять названия инструментов, определять права доступа и группы инструментов с помощью scopes. Это значительно повышает уровень контроля над тем, какие части API доступны через MCP сервер и как они представлены конечным пользователям и AI.При выборе между FastMCP и Speakeasy многое зависит от ваших целей и исходных условий. Если вам нужна быстрая интеграция MCP с минимальными затратами времени и ресурсов, и вы не планируете расширять MCP сервер или делиться им с большой командой, FastMCP идеально подойдет. Он позволяет использовать уже готовые маршруты FastAPI как инструменты без дополнительного написания кода или создания документации.
Если же вы нацеленны на долгосрочную поддержку MCP сервера, хотите иметь полный контроль над кодом, а также возможность легко делиться и распространять MCP сервер среди коллег или конечных пользователей, тогда стоит обратить внимание на Speakeasy. Несмотря на более высокую первоначальную сложность, этот инструмент более устойчив и гибок. Он лучше подходит для проектов, где MCP сервер является отдельным продуктом и требует строгого управления версиями и расширяемостью.Отдельным важным аспектом является настройка MCP сервера для работы в Claude Desktop — популярном рабочем пространстве для AI-агентов. При использовании FastMCP процесс интеграции сводится к установке сервера с помощью простой команды командной строки, после чего необходимо чуть-чуть подкорректировать конфигурационный файл claude-desktop-config.
json, добавив необходимые зависимости и переменные окружения. Это позволяет в кратчайшие сроки добавить инструменты FastAPI в интерфейс Claude, где они становятся доступны для работы с AI.В случае с Speakeasy, настройка интеграции также требует обновления claude-desktop-config.json, но с указанием запуска Node.js скрипта MCP сервера, с возможностью передачи параметров командной строки, таких как режимы масштабирования или выбор scope.
Такая конфигурация более гибкая и позволяет запускать MCP сервер в различных режимах под разные задачи. Кроме того, Speakeasy поддерживает публикацию MCP серверов в виде npm пакетов, что удобно для распространения и развертывания в более крупных средах.Подводя итог, можно отметить, что интеграция FastAPI с MCP — важный шаг на пути к внедрению искусственного интеллекта и современных AI-агентов в ваш проект. Выбор инструмента – FastMCP или Speakeasy – зависит от ваших задач, ожиданий по скорости разработки и требуемым возможностям кастомизации. FastMCP отлично подойдет для быстрого старта и внутреннего использования, тогда как Speakeasy дает мощный инструментарий для создания обслуживаемого, расширяемого MCP сервера с высокой прозрачностью и возможностью командной работы.
Для разработчиков важно помнить, что поддержка и масштабирование MCP сервера требуют внимания к архитектуре, телеметрии и безопасности, особенно если сервер работает в продакшене с реальными пользователями и интегрируется с внешними системами. Использование OAuth и других стандартов аутентификации становится необходимым элементом безопасного взаимодействия MCP сервера с AI-агентами.С развитием MCP экосистемы и увеличением возможностей платформ, таких как Gram MCP Cloud, создание, развертывание и масштабирование MCP серверов становится всё более доступным и удобным. Выбирайте подходящий инструмент, учитывайте специфику вашего приложения и будьте готовы к тому, что MCP сервер станет важной частью вашей инфраструктуры для взаимодействия с искусственным интеллектом и инновационными агентами нового поколения.
