I Almost Hand-Rolled JSON-RPC for an MCP Server. Eight Tools Later I'm Glad I Didn't.
Автор описывает свой опыт создания MCP-сервера, который объединяет GitHub и DEV.to в набор инструментов для LLM-агента. Он сравнивает два подхода: низкоуровневую ручную реализацию JSON-RPC (с регистрацией схем, диспетчеризацией и сериализацией) и использование декораторного API FastMCP, который автоматически генерирует JSON Schema из type hints и docstrings, устраняя шаблонный код. Статья показывает, как FastMCP упрощает добавление новых инструментов и снижает вероятность ошибок синхронизации.
Технологии: Python, FastMCP, MCP Protocol, JSON-RPC, GitHub API, DEV.to API
Как применить
1. Прочитать статью и установить FastMCP (pip install mcp). 2. Создать тестовый MCP-сервер для одного из своих Python-скриптов (например, для парсинга данных о стоматологиях). 3. Протестировать интеграцию с любым LLM-агентом (например, через OpenRouter или локальную модель).
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
modelcontextprotocol/python-sdk
Официальный Python SDK для реализации серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP).
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.