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帮助开发者用 Python 快速构建和管理 MCP 服务器与客户端。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"fastmcp" 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 fastmcp 写一个最小可运行的 Python 示例，创建一个 MCP 服务端，提供一个名为 get_weather 的工具，输入城市名并返回模拟天气结果。请附上依赖安装、目录结构和启动命令。
一套可运行的 MCP 服务端示例代码，包含工具定义、安装步骤与启动说明。
请使用 fastmcp 编写一个 Python 客户端示例，连接到已有的 MCP 服务端，列出可用工具，并调用 get_weather 工具查询“上海”的天气。请解释关键代码。
一个演示连接、发现工具和发起调用的 MCP 客户端示例，并附带代码说明。
我有一个现成的 Python 函数用于读取销售报表。请说明如何用 fastmcp 把它封装成 MCP 工具，补充参数校验、错误处理和返回结构示例，方便 AI 助手调用。
将现有函数改造成 MCP 工具的实现方案与示例代码，适合集成到 AI 工作流中。
通过终端命令、Python执行与文件操作，帮助用户完成本地开发与自动化任务。
帮助开发者快速搭建带示例工具与 Docker 支持的 MCP 服务模板。
提供网页抓取与文档检索能力，帮助快速收集网页信息并查询技术文档。
提供可直接部署的 MCP 服务端，支持计算、搜索、抓取与交互测试。
帮助初学者了解并演示基于 FastMCP 的 MCP 服务器能力
通过容器化MCP服务执行Python、安装依赖并进行浏览器自动化