یکی از چالش‌های اصلی در توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی، اتصال سریع و ایمن مدل‌ها به APIها است. توسعه‌دهندگان اغلب نیاز دارند که مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و سایر ابزارهای AI بتوانند بدون واسطه پیچیده با سرویس‌ها و پایگاه داده‌ها ارتباط برقرار کنند. اینجاست که FastAPI-MCP وارد عمل می‌شود. ترکیب فریم‌ورک سریع و سبک FastAPI با Model Context Protocol (MCP) راهی ساده و کارآمد برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش‌محور فراهم می‌کند.

FastAPI چیست؟

FastAPI یکی از فریم‌ورک‌های مدرن و پرسرعت پایتون برای ساخت API است.

  • بسیار سریع (به لطف استفاده از ASGI و استانداردهای مدرن)
  • پشتیبانی از تایپ هینت‌ها (Type Hints)
  • مستندات خودکار API با OpenAPI و Swagger
  • مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی که نیاز به پاسخ‌دهی سریع دارند

MCP چیست؟

Model Context Protocol (MCP) یک پروتکل ارتباطی جدید است که امکان اتصال مستقیم مدل‌های هوش مصنوعی به ابزارها، سرویس‌ها و داده‌های خارجی را فراهم می‌کند.

  • استانداردسازی ارتباط میان مدل‌ها و APIها
  • کاهش وابستگی به APIهای اختصاصی
  • افزایش امنیت با مدیریت یکپارچه دسترسی‌ها
  • انعطاف‌پذیری در استفاده از منابع داده مختلف

FastAPI-MCP چیست؟

FastAPI-MCP یک رویکرد ترکیبی است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد APIهای ساخته‌شده با FastAPI را به راحتی از طریق MCP در اختیار مدل‌های هوش مصنوعی قرار دهند. به عبارت دیگر:

  • FastAPI نقش درگاه ارتباطی (Gateway) را دارد.
  • MCP به عنوان پروتکل استاندارد اتصال مدل‌ها عمل می‌کند.

🔗 ریپوی رسمی پروژه در GitHub: FastAPI-MCP

این ترکیب باعث می‌شود مدل‌های AI بتوانند بدون واسطه پیچیده با APIهای شما تعامل کنند.

مزایای FastAPI-MCP

  1. سرعت بالا: FastAPI با کارایی بسیار بالا پاسخ‌گوست.
  2. استانداردسازی ارتباط: MCP مدل‌ها را قادر می‌سازد با APIهای شما بدون نیاز به تغییرات زیاد کار کنند.
  3. انعطاف‌پذیری: پشتیبانی از داده‌های ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته.
  4. امنیت: مدیریت دسترسی‌ها از طریق MCP ساده‌تر است.
  5. مقیاس‌پذیری: مناسب برای اپلیکیشن‌های کوچک و بزرگ در مقیاس سازمانی.

نمونه کد پیاده‌سازی FastAPI-MCP

نصب پیش‌نیازها

pip install fastapi uvicorn mcp

تعریف یک API ساده با FastAPI

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/predict")
def predict(query: str):
    return {"response": f"AI result for: {query}"}

اجرای سرور:

uvicorn main:app --reload

اتصال با MCP

from mcp import Client

client = Client()
api = client.connect("http://127.0.0.1:8000/predict")

result = api.query({"query": "Hello AI"})
print(result)

در اینجا MCP به‌عنوان پل ارتباطی بین مدل هوش مصنوعی و API ما عمل می‌کند.

کاربردهای FastAPI-MCP در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی

۱. چت‌بات‌های سازمانی

اتصال مستقیم مدل‌های زبانی به پایگاه داده‌ها و سرویس‌های داخلی شرکت.

۲. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)

ارائه پیشنهاد محصولات یا محتوا از طریق APIهای سریع.

۳. پردازش زبان طبیعی (NLP)

ساخت سرویس‌های پردازش متن، ترجمه یا تحلیل احساسات.

۴. علم داده و یادگیری ماشین

اتصال مستقیم مدل‌های ML به داشبوردها یا ابزارهای BI.

تفاوت FastAPI-MCP با روش‌های سنتی

  • در روش‌های سنتی، باید APIهای اختصاصی و پیچیده برای هر سرویس نوشت.
  • در FastAPI-MCP، MCP به‌عنوان استاندارد واحد همه ارتباطات را ساده می‌کند.
  • در نتیجه توسعه سریع‌تر و هزینه کمتر خواهد بود.

آینده FastAPI-MCP

انتظار می‌رود با گسترش MCP، ابزارهایی مثل FastAPI-MCP به استانداردی برای توسعه اپلیکیشن‌های هوش‌محور تبدیل شوند. این رویکرد می‌تواند ستون فقرات سیستم‌های AI مدرن باشد؛ جایی که مدل‌ها به‌صورت یکپارچه با داده‌ها و ابزارها کار می‌کنند.

جمع‌ بندی

FastAPI-MCP ترکیبی از قدرت FastAPI و استاندارد MCP است که امکان ساخت سریع، ایمن و مقیاس‌پذیر API برای مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. اگر قصد دارید اپلیکیشن‌های هوش‌محور توسعه دهید و به دنبال روشی ساده و استاندارد برای اتصال مدل‌ها به سرویس‌ها هستید، FastAPI-MCP یک انتخاب عالی است.