FastMCP

Description:

Pythonで素早く直感的にMCPサーバーを構築するための高レベルフレームワーク

URL: https://github.com/jlowin/fastmcp

GitHub:

https://gofastmcp.com/

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Qiita Zenn note Hatena

Updated:

2026/01/29

概要

FastMCP は、Anthropicの Model Context Protocol (MCP) サーバーを Python で構築するための高レベルフレームワークです。

FastAPI や Click にインスパイアされた直感的な API を提供しており、型ヒントを活用してツール（Tools）、リソース（Resources）、プロンプト（Prompts）を数行のコードで定義できます。低レベルなプロトコルの詳細を意識することなく、AIエージェントに機能を提供することに集中できます。

主な特徴

・ 直感的なデコレータ: @mcp.tool() や @mcp.resource() を使って簡単に機能を公開。
・ 型安全: Python の型ヒントを自動的に MCP のスキーマに変換。
・ 自動インスペクション: サーバーが提供する機能をエージェントが理解しやすい形で自動生成。
・ 非同期/同期両対応: async def と def の両方をサポート。
・ ビルトインのデバッグ: ローカルでのテストやデバッグが容易。

インストール

pip install fastmcp

基本的な使い方

非常にシンプルなコードでサーバーを立ち上げることができます。

from fastmcp import FastMCP

# MCPサーバーの作成
mcp = FastMCP("My Server")

# ツールの定義
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """2つの数字を足します"""
    return a + b

# リソースの定義
@mcp.resource("echo://{text}")
def echo_resource(text: str) -> str:
    """テキストをそのまま返すリソース"""
    return f"Resource content: {text}"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

活用シーン

既存のPythonライブラリのAI化: 蓄積されたPythonスクリプトや社内ライブラリを、CursorやClaudeから呼び出せるツールに変換。
データ分析エージェントの構築: Pandas や NumPy を使ったデータ処理機能を、MCP経由でAIに提供。
カスタムワークフローの自動化: 特定のビジネスロジックをAIエージェントの「アクション」として統合。

FastMCP を利用することで、開発者は MCP プロトコルの複雑さから解放され、AIエージェントに「何ができるか」を教えることに集中できるようになります。