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通过可流式 HTTP 暴露 MCP 工具，便于在 FastAPI 中集成并连接 AI 助手。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"MCP Streamable HTTP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 Python 和 FastAPI 搭建一个 MCP Streamable HTTP Server，提供一个 `get_weather` 工具，支持被 Cursor 这类 AI 助手调用。请给出项目结构、依赖安装命令、完整示例代码和本地运行步骤。
一套可运行的 FastAPI MCP 服务示例，包含工具定义、启动方法和对接说明。
我想在一个 FastAPI 应用中同时挂载多个 MCP 服务器，例如 `calendar` 和 `database` 两组工具。请设计路由结构并给出示例代码，说明如何分别注册和暴露这些工具。
展示多服务挂载方案的代码与说明，清楚区分各工具集的访问路径和注册方式。
我的 AI 助手无法连接到基于 FastAPI 的 MCP Streamable HTTP Server。请给我一份排查清单，涵盖端口、路由、流式响应、CORS、日志和部署配置，并提供常见问题示例。
一份系统化的故障排查指南，帮助定位连接失败和流式通信异常的原因。
提供基于 Python 与 FastAPI 搭建可流式 HTTP 的 MCP 服务器完整示例与指南
帮助开发者通过可流式 HTTP 快速构建并运行可供 AI 调用的 MCP 服务。
帮助开发者快速理解并搭建支持流式 HTTP 的简单 MCP 服务端示例
帮助开发者快速搭建基于 Streamable HTTP 的 MCP 服务器模板
帮助开发者快速搭建可部署的 Python MCP 服务端模板，含鉴权与示例工具
提供基于 Python 与 TypeScript 的 MCP Streamable HTTP 客户端与服务端实现示例