FastMCP Gateway
Automatically converts OpenAPI specifications into MCP servers, allowing tools like Claude Desktop to interact with your REST APIs through a standard protocol.
README
FastMCP Gateway
Enterprise API to MCP Server Gateway - Convierte automáticamente especificaciones OpenAPI en servidores MCP usando FastMCP
Un gateway empresarial tipo LiteLLM pero para Model Context Protocol (MCP), que te permite exponer cualquier API REST como un servidor MCP sin escribir código.
🎯 ¿Qué es FastMCP Gateway?
FastMCP Gateway es un sistema que convierte automáticamente APIs REST (definidas con OpenAPI/Swagger) en servidores Model Context Protocol (MCP). Esto permite que herramientas como Claude Desktop puedan interactuar directamente con tus APIs empresariales a través de un protocolo estándar.
Piensa en ello como LiteLLM, pero para MCP en lugar de LLMs.
✨ Características Principales
- 🔄 Conversión Automática: Convierte especificaciones OpenAPI en servidores MCP usando FastMCP
- 🔐 Autenticación Empresarial: Soporte para Bearer tokens, API keys, Basic Auth y OAuth2
- 👥 Gestión de Equipos: Control de acceso granular por equipos y APIs
- 🚀 Recarga en Caliente: Agrega nuevas APIs sin reiniciar usando el endpoint
/admin/reload - 📊 Observabilidad: Métricas Prometheus integradas y logging estructurado
- 🎛️ Rate Limiting: Control de tasa por equipo y API
- 🐳 Docker Ready: Containerización completa con Docker Compose
- 📝 Configuración Declarativa: Todo se configura mediante YAML simple
📋 Requisitos Previos
- Python 3.9+ o Docker + Docker Compose
- Especificaciones OpenAPI de las APIs que quieres exponer
- Tokens de autenticación para los backends (si son privados)
🚀 Instalación Rápida
Opción 1: Usando el Script de Inicio (Recomendado)
# 1. Clonar o descargar el proyecto
cd fastmcp-gateway
# 2. Configurar variables de entorno
cp .env.example .env
nano .env # Edita con tus tokens
# 3. Ejecutar el script de inicio
./start.sh
El script start.sh automáticamente:
- ✅ Verifica la versión de Python
- ✅ Crea y activa un virtualenv
- ✅ Instala todas las dependencias
- ✅ Valida la configuración
- ✅ Inicia el servidor
Opción 2: Usando Docker Compose
# 1. Configurar variables de entorno
cp .env.example .env
nano .env
# 2. Iniciar con Docker
docker-compose up -d
# 3. Ver logs
docker-compose logs -f
# 4. Verificar estado
curl http://localhost:4000/health
Opción 3: Instalación Manual
# 1. Crear entorno virtual
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# 2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt
# 3. Configurar variables de entorno
cp .env.example .env
# 4. Iniciar servidor
python gateway.py
⚙️ Configuración
Estructura del config.yaml
El archivo config.yaml es el corazón del gateway. Aquí defines todas tus APIs:
gateway:
name: "FastMCP Enterprise Gateway"
host: "0.0.0.0"
port: 4000
log_level: "INFO"
master_key: "${GATEWAY_MASTER_KEY}"
require_auth: true
apis:
- name: "crm"
display_name: "CRM System API"
description: "Sistema de gestión de clientes"
enabled: true
# Fuente de la especificación OpenAPI
openapi:
path: "./specs/crm-openapi.yaml"
# O desde URL:
# url: "https://api.crm.com/openapi.json"
# Configuración del backend
backend:
base_url: "https://crm.example.com/api/v1"
timeout: 30
auth:
type: "bearer" # bearer, api_key, basic, oauth2
token: "${CRM_API_TOKEN}"
# Control de acceso
access:
teams: ["sales", "marketing", "admin"]
rate_limit:
requests_per_minute: 100
# Opciones de conversión
conversion:
exclude_paths:
- "/admin/*"
include_methods: ["GET", "POST", "PUT", "DELETE"]
teams:
- name: "sales"
api_key: "sk-team-sales-abc123"
allowed_apis: ["crm"]
description: "Equipo de ventas"
- name: "admin"
api_key: "sk-team-admin-xyz"
allowed_apis: ["*"] # Acceso a todas las APIs
description: "Administradores"
Tipos de Autenticación Soportados
1. Bearer Token
backend:
auth:
type: "bearer"
token: "${API_TOKEN}"
2. API Key (Header personalizado)
backend:
auth:
type: "api_key"
api_key: "${API_KEY}"
header_name: "X-API-Key"
3. Basic Auth
backend:
auth:
type: "basic"
username: "${API_USERNAME}"
password: "${API_PASSWORD}"
4. OAuth2 (Experimental)
backend:
auth:
type: "oauth2"
token: "${OAUTH_TOKEN}"
Variables de Entorno
Crea un archivo .env basado en .env.example:
# Gateway
GATEWAY_MASTER_KEY=sk-master-tu-clave-segura
# API Backends
CRM_API_TOKEN=tu-token-crm
INVENTORY_API_KEY=tu-key-inventario
WEATHER_API_KEY=tu-key-clima
Las variables se reemplazan automáticamente usando la sintaxis ${VAR_NAME} en el config.yaml.
📡 Endpoints de la API
Health Check
curl http://localhost:4000/health
Respuesta:
{
"status": "healthy",
"timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z",
"apis_loaded": 3,
"gateway": "FastMCP Enterprise Gateway"
}
Listar APIs Disponibles
curl -H "Authorization: Bearer sk-team-sales-abc123" \
http://localhost:4000/v1/apis
Respuesta:
{
"team": "sales",
"apis": [
{
"name": "crm",
"display_name": "CRM System API",
"description": "Sistema de gestión de clientes",
"enabled": true,
"base_url": "https://crm.example.com/api/v1"
}
],
"total": 1
}
Listar Todas las Herramientas MCP
# Todas las herramientas
curl -H "Authorization: Bearer sk-team-admin-xyz" \
http://localhost:4000/v1/tools
# Filtrar por API
curl -H "Authorization: Bearer sk-team-admin-xyz" \
http://localhost:4000/v1/tools?api=crm
Obtener Información de un Servidor MCP
curl -H "Authorization: Bearer sk-team-sales-abc123" \
http://localhost:4000/v1/mcp/crm
Métricas Prometheus
curl http://localhost:4000/metrics
🔄 Agregar Nueva API Sin Reiniciar
Una de las características más potentes es la recarga dinámica:
Paso 1: Agregar la API al config.yaml
apis:
# ... APIs existentes ...
- name: "nueva-api"
display_name: "Nueva API"
enabled: true
openapi:
url: "https://api.nueva.com/openapi.json"
backend:
base_url: "https://api.nueva.com"
auth:
type: "bearer"
token: "${NUEVA_API_TOKEN}"
access:
teams: ["admin"]
Paso 2: Agregar el Token al .env (si es necesario)
echo "NUEVA_API_TOKEN=tu-token-aqui" >> .env
Paso 3: Recargar Configuración
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer ${GATEWAY_MASTER_KEY}" \
http://localhost:4000/admin/reload
Respuesta:
{
"status": "reloaded",
"timestamp": "2025-01-15T10:35:00Z",
"apis_loaded": 4,
"teams_configured": 3
}
¡Listo! La nueva API está disponible sin haber reiniciado el servidor.
🖥️ Integración con Claude Desktop
Para usar el gateway con Claude Desktop, agrega esto a tu configuración de MCP:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"crm-api": {
"command": "curl",
"args": [
"-H", "Authorization: Bearer sk-team-sales-abc123",
"http://localhost:4000/v1/mcp/crm"
]
},
"inventory-api": {
"command": "curl",
"args": [
"-H", "Authorization: Bearer sk-team-operations-ghi789",
"http://localhost:4000/v1/mcp/inventory"
]
}
}
}
Nota: Esto es un ejemplo básico. Para producción, considera implementar un cliente MCP dedicado.
📊 Métricas y Observabilidad
El gateway expone métricas Prometheus en el puerto 9090:
Métricas Disponibles
gateway_requests_total- Total de requests por endpoint, método y statusgateway_apis_loaded- Número de APIs cargadasgateway_teams_configured- Número de equipos configuradosgateway_request_duration_seconds- Histograma de duración de requestsgateway_api_calls_total- Total de llamadas a APIs backend
Configurar Prometheus
# prometheus.yml
scrape_configs:
- job_name: 'fastmcp-gateway'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
Logs Estructurados
Los logs se generan en formato JSON para fácil parsing:
{
"timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z",
"level": "INFO",
"message": "[gateway:load_apis] - API loaded successfully [api=crm]",
"module": "fastmcp_gateway"
}
🔧 Troubleshooting
Problema: El gateway no inicia
Solución:
# Verificar Python
python3 --version # Debe ser 3.9+
# Verificar dependencias
pip install -r requirements.txt
# Ver logs detallados
LOG_LEVEL=DEBUG python gateway.py
Problema: API no carga correctamente
Solución:
# Verificar que el archivo OpenAPI existe
ls -la specs/
# Validar sintaxis del OpenAPI
# Usa herramientas como https://editor.swagger.io/
# Ver logs específicos
grep "load_apis" logs/gateway.log
Problema: Error de autenticación
Solución:
# Verificar que la variable de entorno está definida
echo $CRM_API_TOKEN
# Verificar que el .env está cargado
source .env
# Probar autenticación manualmente
curl -H "Authorization: Bearer ${CRM_API_TOKEN}" \
https://crm.example.com/api/v1/health
Problema: Rate limit errors
Solución:
Ajusta los límites en config.yaml:
access:
rate_limit:
requests_per_minute: 200 # Aumentar límite
Problema: Timeout en requests
Solución:
Aumenta el timeout en la configuración del backend:
backend:
base_url: "https://api.lenta.com"
timeout: 60 # Aumentar a 60 segundos
🛠️ Desarrollo
Estructura del Proyecto
fastmcp-gateway/
├── gateway.py # Código principal del gateway
├── config.yaml # Configuración
├── requirements.txt # Dependencias Python
├── start.sh # Script de inicio
├── Dockerfile # Imagen Docker
├── docker-compose.yml # Orquestación
├── .env.example # Template de variables
├── .gitignore # Exclusiones de Git
├── specs/ # Especificaciones OpenAPI
└── logs/ # Archivos de log
Ejecutar Tests (TODO)
# Instalar dependencias de desarrollo
pip install pytest pytest-cov httpx-mock
# Ejecutar tests
pytest tests/ -v
# Con coverage
pytest tests/ --cov=gateway --cov-report=html
Contribuir
- Fork el repositorio
- Crea una rama para tu feature (
git checkout -b feature/amazing-feature) - Commit tus cambios (
git commit -m 'Add amazing feature') - Push a la rama (
git push origin feature/amazing-feature) - Abre un Pull Request
Roadmap
- [ ] Implementar caché de respuestas
- [ ] Soporte completo para OAuth2
- [ ] Rate limiting distribuido con Redis
- [ ] Interfaz web para gestión
- [ ] Webhooks para notificaciones
- [ ] Hot reload de OpenAPI specs
- [ ] Tests automatizados
- [ ] Cliente MCP dedicado para Claude Desktop
- [ ] Soporte para GraphQL APIs
📚 Recursos
🙏 Agradecimientos
- FastMCP - Framework base para servidores MCP
- LiteLLM - Inspiración para el diseño del gateway
- FastAPI - Framework web utilizado
📄 Licencia
MIT License - ver el archivo LICENSE para más detalles.
¿Preguntas? Abre un issue en GitHub o consulta la documentación de FastMCP.
¿Encontraste un bug? Por favor reporta en el issue tracker.
¿Quieres contribuir? ¡Las pull requests son bienvenidas!
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。