FastAPI-MCP: FastAPI를 AI 친화적인 MCP 서버로 변환하는 강력한 도구

📌 FastAPI-MCP란?

FastAPI-MCP는 FastAPI로 개발된 API 서버를 MCP 도구로 자동 변환해주는 라이브러리입니다. 별도의 설정 없이 FastAPI 앱에 바로 연결하여 MCP 서버를 실행할 수 있으며, 기존 API의 요청/응답 모델 스키마와 Swagger 문서를 그대로 유지합니다.

**MCP(Model Context Protocol)**란?
Claude, Cursor와 같은 AI 도구와의 원활한 연동을 지원하는 프로토콜입니다. FastAPI-MCP를 사용하면 FastAPI 앱이 MCP 서버로 변환되어, Claude Desktop 또는 Cursor 같은 도구에서 바로 활용할 수 있습니다.

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🎯 FastAPI-MCP가 필요한 이유

기존에는 FastAPI 앱을 외부 시스템에서 도구화하려면 다음과 같은 과정이 필요했습니다.
✅ API 문서화 작업
✅ SDK 생성 및 배포
✅ 커넥터 개발

하지만 FastAPI-MCP를 사용하면 이러한 과정 없이 손쉽게 MCP 서버로 확장할 수 있습니다. 특히 LLM 기반 도구(예: Claude, Cursor)와의 연동이 필수적인 프로젝트에서 강력한 생산성 향상을 기대할 수 있습니다.

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🚀 FastAPI-MCP의 주요 기능

✅ 1. FastAPI 앱에 MCP 서버 직접 Mount 가능

FastAPI 앱을 수정할 필요 없이 간단한 코드 추가만으로 MCP 서버를 실행할 수 있습니다.

✅ 2. 엔드포인트 자동 탐색 및 MCP 변환

FastAPI 앱의 모든 엔드포인트를 자동으로 검색하여 MCP 형식의 도구로 변환합니다.

✅ 3. 기존 요청/응답 모델 JSON 스키마 유지

FastAPI에서 정의한 요청 및 응답 스키마를 유지하여, 기존 API 구조를 변경할 필요가 없습니다.

✅ 4. Swagger 문서 그대로 유지

Swagger에서 정의한 API 설명과 정보를 그대로 노출하여 개발자가 추가 문서 작업을 할 필요가 없습니다.

✅ 5. 사용자 정의(Custom) MCP 도구 추가 지원

기본 변환 외에도 개발자가 직접 맞춤형 MCP 도구를 추가할 수 있습니다.

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🛠 FastAPI-MCP 설치 및 사용법

📌 1. 설치 방법

FastAPI-MCP는 uv 또는 pip로 간편하게 설치할 수 있습니다.

# uv를 사용하는 경우
uv add fastapi-mcp  

# pip를 사용하는 경우
pip install fastapi-mcp

📌 2. 기본 사용법

FastAPI 앱에 MCP 서버를 추가하는 기본적인 방법입니다.

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import add_mcp_server

app = FastAPI()

# MCP 서버 추가
add_mcp_server(app, mount_path="/mcp", name="My API MCP")

위 코드를 실행하면 /mcp 경로에 MCP 서버가 추가됩니다.

📌 3. 고급 설정 예시

더 많은 정보를 포함하도록 설정을 확장할 수도 있습니다.

add_mcp_server(
    app,
    mount_path="/mcp",
    name="My API MCP",
    describe_all_responses=True,
    describe_full_response_schema=True
)

📌 4. 사용자 정의(Custom) MCP 도구 추가하기

사용자가 직접 MCP 도구를 추가할 수도 있습니다. 예를 들어, 현재 서버 시간을 반환하는 MCP 도구를 만들 수 있습니다.

@mcp_server.tool()
async def get_server_time() -> str:
    from datetime import datetime
    return datetime.now().isoformat()

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💻 Claude Desktop에서 사용하기

FastAPI-MCP로 변환된 API는 Claude Desktop과 같은 LLM 도구에서 직접 실행할 수 있습니다.
이를 위해 mcp-proxy를 설치하고 설정하면 자동으로 모든 MCP 도구를 인식하여 실행할 수 있습니다.

📌 설치 방법

uv tool install mcp-proxy

📌 MCP 서버 URL 설정

MCP 서버 URL을 JSON config에 추가하면 별도 설정 없이 AI 도구에서 바로 사용 가능합니다.

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📜 라이선스 및 배포

FastAPI-MCP는 MIT License로 배포되며, 상업적 사용에도 제약이 없습니다.
즉, 기업에서도 자유롭게 사용할 수 있으며, 오픈소스 프로젝트에도 쉽게 적용할 수 있습니다.

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🎯 FastAPI-MCP가 가져오는 변화

FastAPI-MCP는 FastAPI 기반의 API를 AI 도구와 손쉽게 연동할 수 있도록 해줍니다.
이를 통해 개발자는 더 빠르게 API를 도구화할 수 있으며, AI 및 LLM 기반 프로젝트에서도 강력한 유연성을 확보할 수 있습니다.

✅ API를 MCP 서버로 변환하는 최적의 솔루션
✅ 추가 문서 작업 없이 FastAPI 앱을 자동으로 AI 친화적인 MCP 도구로 변환
✅ LLM 프로젝트에서 강력한 생산성 향상

FastAPI로 API를 개발하고 있다면, FastAPI-MCP를 활용하여 AI 도구와 연동하는 새로운 가능성을 경험해보세요! 🚀

https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp?utm_source=pytorchkr&ref=pytorchkr

GitHub - tadata-org/fastapi_mcp: A zero-configuration tool for automatically exposing FastAPI endpoints as Model Context Protoco