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将 Flask 路由自动暴露为 MCP 工具，并提供模式推断与可观测性。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"flask-apcore" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
我有一个 Flask 应用，包含 /search 和 /summary 两个路由。请说明如何使用 flask-apcore 将它们自动暴露为 MCP 工具，并给出最小可运行示例。
返回接入步骤、示例代码，以及如何让 MCP 客户端发现并调用这些工具的说明。
请基于 Flask 路由函数和 Pydantic 模型，演示 flask-apcore 如何自动推断工具输入参数 schema，并展示一个带必填与可选字段的例子。
输出包含路由定义、Pydantic 模型、推断后的工具参数结构说明及示例请求。
我想为通过 flask-apcore 暴露的 MCP 工具增加日志、调用追踪和错误排查能力。请给出配置建议和调试示例。
返回可观测性配置思路、常见故障排查方法，以及适合开发和生产环境的实践建议。
将 Django REST Framework 接口自动暴露为安全的 MCP 工具供 AI 调用。
将 FastAPI、Flask、Django 后端自动转换为 MCP 服务器并暴露工具接口。
用于快速搭建可热重载、可扩展且安全的 MCP 工具服务。
将 OpenAPI 接口暴露为 MCP 工具，帮助大模型发现并调用 REST API。
根据 OpenAPI 规范自动生成 MCP 工具，让模型用自然语言调用各类 API。
将 MCP 服务挂载到 FastAPI，便于 AI 代理运行时检查路由、接口与模式。