mcp-fastapi
Exposes FastAPI reference documentation as MCP tools, enabling LLMs to query FastAPI docs during development for accurate code generation.
README
mcp-fastapi
Servidor MCP que expõe os documentos de
referência do FastAPI (docs/references/, 39 tópicos) como três tools, para
que um agente/LLM consulte orientação real sobre FastAPI durante o
desenvolvimento — em vez de depender só de conhecimento pré-treinado. Não é
um buscador genérico de documentação: cada tool existe para responder "isso
ajuda o agente a escrever FastAPI correto agora, no meio de uma tarefa de
desenvolvimento?".
Tools
Nomes e parâmetros em português brasileiro (vocabulário de domínio do
projeto). Schemas completos e cenários de erro em
specs/001-search-fastapi-docs/contracts/mcp-tools.md.
buscar_documentos
Busca por tópico/palavra-chave. Recebe consulta (string, não pode ser
vazia/só espaço) e devolve uma lista ranqueada (máx. 10) com
id_documento, titulo, trecho (excerto que justifica o match) e
pontuacao.
obter_documento
Recebe id_documento (ex.: o retornado por uma busca) e devolve o conteúdo
markdown completo e sem modificação do documento, ou uma resposta
encontrado: false clara se o id não existir.
listar_documentos
Sem parâmetros. Lista todos os documentos do corpus (id_documento +
titulo), para descoberta de tópicos sem precisar adivinhar um termo de
busca.
Instalação
Pré-requisitos: Python 3.12+ e uv.
uv sync
Rodar o servidor
uv run python -m mcp_fastapi
O servidor fala o protocolo MCP via stdio (sem HTTP nesta versão). Para
plugar num cliente MCP (ex. Claude Desktop/Claude Code), aponte para o
comando acima com o diretório do projeto como cwd, por exemplo:
{
"mcpServers": {
"mcp-fastapi": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "mcp_fastapi"],
"cwd": "/caminho/para/mcp-fastapi"
}
}
}
Para validar o fluxo completo manualmente (os 3 tools, cenários de sucesso
e erro), veja
specs/001-search-fastapi-docs/quickstart.md.
Arquitetura
Pacote único em src/mcp_fastapi/, sem banco de dados — o corpus inteiro é
carregado em memória na inicialização a partir de docs/references/*.md.
corpus.py— carrega e valida os documentos (DocumentoReferencia), um por arquivo; id único por nome de arquivo, título extraído do H1 do conteúdo.search.py— tokenização e ranqueamento por frequência de termo (peso maior no título), stdlib apenas — sem dependência externa de busca.server.py— instancia o servidor MCP (SDK oficial) e registra as três tools.
Detalhes de design e as decisões por trás deles estão em
specs/001-search-fastapi-docs/ (plan.md,
research.md, data-model.md) e na
constituição do projeto.
Desenvolvimento
uv run pytest # suíte de testes (unit + contract)
uv run pytest --cov # com relatório de cobertura no terminal
uv run ruff check . # lint
uv run ruff format --check . # formatação
uv run mypy # type-check estrito
uv run bandit -c pyproject.toml -r src # SAST
uv run pip-audit # CVEs nas dependências
pre-commit install roda essas checagens automaticamente antes de cada
commit (config em .pre-commit-config.yaml).
CI (.github/workflows/ci.yml) roda as mesmas checagens em PR/push; release
(.github/workflows/release.yml) gera versão/changelog/tag automaticamente
via python-semantic-release
a partir de Conventional Commits —
sem bump manual.
Análise local no SonarQube
cp .env.example .env # preencher SONAR_TOKEN
scripts/run-sonar-local.sh
Roda a suíte com cobertura e envia a análise para o SonarQube configurado em
sonar-project.properties (só o token fica no
.env, gitignored).
Convenções do projeto
- Idioma: domínio de negócio (specs, comentários, nomes de tool/campo) em português brasileiro; termos técnicos padrão de mercado (nomes de framework, padrões de código, tipos de commit) em inglês.
- Contrato antes do código: todo schema de tool deve refletir fielmente
docs/references/; mudanças que quebram um contrato existente exigem bump de MAJOR (SemVer). - Test-first: lógica de tool/resource não é implementada sem teste escrito e falhando antes.
Regras completas em .specify/memory/constitution.md.
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。