FastAPI SSE MCP aleatorio

Un servidor FastAPI que implementa el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) mediante Eventos Enviados por el Servidor (SSE) para la comunicación en streaming. Este proyecto proporciona diversas herramientas de utilidad, como la generación de números aleatorios, la generación de imágenes mediante Azure OpenAI DALL-E y la generación de podcasts con IA.

Características

Eventos enviados por el servidor (SSE) para comunicación en tiempo real
Implementación del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para el uso estructurado de herramientas
Varias herramientas de utilidad :
- Herramienta y recursos de eco
- generador de números aleatorios
- Generación de imágenes mediante Azure OpenAI DALL-E 3
- Generación de podcasts con IA
- Herramienta de reflexión para respuestas reflexivas

Prerrequisitos

Python 3.10+
Acceso a la API de Azure OpenAI (para generación de imágenes)

Instalación

Clonar el repositorio:

git clone <repository-url>
cd fastapi_sse_mcp_random

Instalar las dependencias:

pip install -r requirements.txt

O usando uv :

uv pip install -e .

Uso

Iniciando el servidor

Ejecute el servidor con:

python main.py

El servidor se iniciará en http://0.0.0.0:8000

Puntos finales disponibles

GET / : Punto final de verificación de estado
GET /sse/ : punto final de conexión SSE
POST /messages/ : Punto final para los mensajes del cliente

Herramientas disponibles

Herramienta de eco

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

Generador de números aleatorios

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

Generación de imágenes

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

Generación de podcast

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

Herramienta de pensamiento

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

Estructura del proyecto

main.py : Implementación de la aplicación principal FastAPI y herramientas MCP
sse.py : Implementación de eventos enviados por el servidor (SSE)
pyproject.toml : metadatos y dependencias del proyecto
requirements.txt : Lista de dependencias básicas

Dependencias

FastAPI: marco web para crear API
MCP: Implementación del Protocolo de Contexto Modelo
OpenAI: Cliente para servicios OpenAI de Azure
Uvicorn: servidor ASGI para ejecutar aplicaciones FastAPI
Solicitudes: Biblioteca HTTP para llamadas API

Licencia

[Especifique su licencia aquí]

Contribuyendo

[Instrucciones para contribuir al proyecto]

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.

Un servidor FastAPI que implementa el Protocolo de contexto de modelo (MCP) para el uso de herramientas estructuradas, que proporciona herramientas de utilidad que incluyen generación de números aleatorios, generación de imágenes a través de Azure OpenAI DALL-E y generación de podcasts de IA.

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