FastAPI SSE MCP Random

Ein FastAPI-Server, der das Model Context Protocol (MCP) mithilfe von Server-Sent Events (SSE) für die Streaming-Kommunikation implementiert. Dieses Projekt bietet verschiedene Dienstprogramme, darunter die Generierung von Zufallszahlen, die Bildgenerierung mit Azure OpenAI DALL-E und die Generierung von KI-Podcasts.

Merkmale

Server-Sent Events (SSE) für Echtzeit-Streaming-Kommunikation
Model Context Protocol (MCP) -Implementierung für strukturierte Tool-Nutzung
Mehrere Dienstprogramme :
- Echo-Tool und Ressourcen
- Zufallszahlengenerator
- Bildgenerierung über Azure OpenAI DALL-E 3
- KI-Podcast-Generierung
- „Denkwerkzeug“ für reflektierte Antworten

Voraussetzungen

Python 3.10+
Azure OpenAI API-Zugriff (zur Bildgenerierung)

Installation

Klonen Sie das Repository:

git clone <repository-url>
cd fastapi_sse_mcp_random

Installieren Sie die Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Oder mit uv :

uv pip install -e .

Verwendung

Starten des Servers

Führen Sie den Server aus mit:

python main.py

Der Server startet unter http://0.0.0.0:8000

Verfügbare Endpunkte

GET / : Endpunkt der Integritätsprüfung
GET /sse/ : SSE-Verbindungsendpunkt
POST /messages/ : Endpunkt für Client-Nachrichten

Verfügbare Tools

Echo-Tool

{
  "name": "echo_tool",
  "parameters": {
    "message": "Hello, world!"
  }
}

Zufallszahlengenerator

{
  "name": "random_number",
  "parameters": {
    "min_value": 1,
    "max_value": 100
  }
}

Bilderzeugung

{
  "name": "generate_image",
  "parameters": {
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and a lake"
  }
}

Podcast-Generierung

{
  "name": "generate_podcast",
  "parameters": {
    "prompt": "The future of artificial intelligence",
    "duration": 5,
    "name1": "Mark",
    "voice1": "Thomas",
    "name2": "Sophia",
    "voice2": "Emily"
  }
}

Denkwerkzeug

{
  "name": "think_tool",
  "parameters": {
    "input": "What are the implications of quantum computing?"
  }
}

Projektstruktur

main.py : Haupt-FastAPI-Anwendung und Implementierung der MCP-Tools
sse.py : Implementierung von Server-Sent Events (SSE)
pyproject.toml : Projektmetadaten und Abhängigkeiten
requirements.txt : Liste grundlegender Abhängigkeiten

Abhängigkeiten

FastAPI: Webframework zum Erstellen von APIs
MCP: Implementierung des Model Context Protocol
OpenAI: Client für Azure OpenAI-Dienste
Uvicorn: ASGI-Server zum Ausführen von FastAPI-Anwendungen
Requests: HTTP-Bibliothek für API-Aufrufe

Lizenz

[Geben Sie hier Ihre Lizenz an]

Beitragen

[Anleitung zur Mitarbeit am Projekt]

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Ein FastAPI-Server, der das Model Context Protocol (MCP) für die strukturierte Verwendung von Tools implementiert und Dienstprogramme wie die Generierung von Zufallszahlen, die Bildgenerierung über Azure OpenAI DALL-E und die Generierung von KI-Podcasts bereitstellt.

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