modelcontextprotocol/python-sdk
Позволяет разработчикам создавать MCP-совместимые серверы, которые предоставляют LLM-агентам инструменты, ресурсы и промпты через стандартизированный протокол, а также реализовывать MCP-клиенты для взаимодействия с такими серверами. SDK включает высокоуровневый FastMCP API для быстрой разработки, низкоуровневые серверные и клиентские классы, а также готовые транспорты (stdio, SSE, Streamable HTTP).
Технологии: Python, FastAPI, Pydantic, httpx, anyio
Как применить
1. Развернуть тестовый MCP-сервер на FastAPI, реализующий 2-3 SEO-инструмента (проверка GMB, анализ PageSpeed). 2. Протестировать интеграцию с Claude Desktop и Cursor для реальных SEO-задач. 3. Оценить возможность продажи MCP-сервера как дополнительного модуля к текущим продуктам для стоматологий.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
skynetcmd/m3-memory
M3 Memory — это локальный фреймворк памяти для MCP-агентов, реализующий гибридный поиск (FTS5 + векторный + MMR) и предоставляющий 105 инструментов для сохранения и извлечения долгосрочного контекста AI-агентами.
unifapi-agent/agents
UnifAPI Agents — это открытый набор MCP-скиллов для AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Codex и др.), которые через публичные API выполняют SEO-аудиты, проверку GEO/AI-видимости, мониторинг бренда, оценку цен KOL и конкурентный анализ из публичных данных.
Appwrite MCP vs Vercel MCP: I benchmarked both
Сравнительный анализ двух MCP-серверов (Appwrite и Vercel), оценивающий их производительность и функциональность при выполнении типовых задач развёртывания и отладки приложений через агента.