Query Fastapi MCP
Q

Query Fastapi MCP

FastAPIを基にしたMCPサーバープロジェクトで、Qdrantデータベースの統合とOpenWebUIクライアントのサポートを含んでいます。
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9.4K

FastAPI MCPサーバーとは?

FastAPI MCPサーバーは、PythonのFastAPIフレームワークを基に構築されたサーバーで、Model Context Protocol (MCP)プロトコルを実装し、さまざまなAIモデルの管理とインタラクションに使用されます。標準化されたAPIインターフェースを提供し、開発者が異なるAIモデルを簡単に統合して使用できるようにします。

FastAPI MCPサーバーの使い方は?

簡単なコマンドラインツールまたはDockerコンテナを使用して、MCPサーバーを迅速にデプロイし、標準APIを使用してAIモデルとインタラクションできます。

適用シーン

複数のAIモデルを統一管理する必要があるシーン、AIアプリケーションのバックエンドを構築するシーン、またはモデルインタラクションインターフェースを開発するシーンに適しています。

主要機能

迅速なデプロイ
Dockerまたはローカル環境を通じてMCPサーバーを迅速にデプロイできます。
Open WebUI統合
Open WebUIを内蔵でサポートし、使いやすいユーザーインターフェースを提供します。
多プロトコルサポート
SSEなどの複数のサーバータイプをサポートします。
利点
FastAPIを基に構築されており、性能に優れています。
デプロイが簡単で、複数の実行方法をサポートしています。
標準化されたモデルインタラクションインターフェースを提供します。
WebUIによる可視化操作をサポートしています。
制限
設定には一定の技術的な知識が必要です。
ドキュメントは主に開発者を対象としています。
一部の高度な機能には追加の設定が必要です。

使い方

リポジトリをクローンする
まず、プロジェクトコードをローカルにクローンする必要があります。
依存関係をインストールする
uvツールを使用してプロジェクトの依存関係をインストールします。
サービスを起動する
Dockerまたはローカルの方法でサービスを起動できます。
Open WebUIを使用する
Open WebUIインターフェースを起動してMCPサーバーとインタラクションします。

使用例

ローカル開発環境でのデプロイ
ローカル開発環境でMCPサーバーを迅速にデプロイしてテストします。
本番環境でのデプロイ
Dockerを使用して本番環境で完全なサービスをデプロイします。
Open WebUIの統合
MCPサーバーとOpen WebUIを統合して、可視化インターフェースを提供します。

よくある質問

サーバーのポートを変更するにはどうすればいいですか?
Open WebUIがMCPサーバーに接続できない場合はどうすればいいですか?
どのサーバータイプをサポートしていますか?

関連リソース

FastAPI公式ドキュメント
FastAPIフレームワークの公式ドキュメント
Open WebUIドキュメント
Open WebUIの使用ドキュメント
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコード

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
5.6K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
5.6K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
4.7K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
5.7K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
7.1K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
8.2K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
7.9K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
7.9K
5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
80.4K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
18.8K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
24.2K
4.8ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
35.6K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
21.6K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
27.0K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
19.9K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
31.5K
4.5ポイント
AIBase
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