ModelContextProtocol Python SDK中FastMCP工具输入模式声明问题解析

在ModelContextProtocol Python SDK的开发过程中，FastMCP工具装饰器的输入模式声明方式可能会让开发者感到困惑。本文将深入分析这一问题，并提供清晰的解决方案。

问题背景

FastMCP是ModelContextProtocol Python SDK中一个高效的组件初始化器，它允许开发者通过装饰器方式快速注册工具。然而，开发者在使用过程中发现，通过@mcp.tool装饰器无法直接声明输入模式(input_schema)，而工具类(Tool)本身确实包含inputSchema属性。

技术分析

FastMCP工具装饰器实现

FastMCP中的工具装饰器实现如下：

def tool(
    self, name: str | None = None, description: str | None = None
) -> Callable[[AnyFunction], AnyFunction]:
    # 装饰器逻辑
    def decorator(fn: AnyFunction) -> AnyFunction:
        self.add_tool(fn, name=name, description=description)
        return fn
    return decorator

工具类结构

工具类(Tool)的定义中包含inputSchema字段：

class Tool(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    inputSchema: dict[str, Any]  # 输入模式定义

参数与输入模式的映射关系

经过深入研究发现，FastMCP实际上采用了参数(parameters)而非直接的input_schema来定义输入模式。当开发者使用参数定义时，系统会自动将其转换为符合规范的inputSchema格式。

解决方案

正确使用方法

开发者可以通过以下方式定义工具及其输入模式：

@mcp.tool(
    name="check_availability",
    description="检查可用性",
    parameters={
        "type": "object",
        "properties": {
            "state": {"type": "string"},
            "token": {"type": "string"},
            "user": {"type": "string"},
            "timeZone": {"type": "string"}
        },
        "required": ["state", "token", "user"]
    }
)
def check_availability(state: str, token: str, user: str, timeZone: str = None) -> str:
    # 工具实现逻辑

实现原理

1. 参数转换：当使用parameters定义时，FastMCP会将其自动转换为标准的JSON Schema格式
2. 类型推断：系统会根据函数参数的类型注解自动补充参数类型信息
3. 默认值处理：可选参数(有默认值的参数)会被自动标记为非必需字段

最佳实践

1. 优先使用parameters：在FastMCP中，使用parameters参数比直接定义input_schema更符合设计理念
2. 结合类型注解：函数参数的类型注解可以与parameters定义配合使用，提供更完整的类型信息
3. 完整模式定义：对于复杂参数结构，建议提供完整的JSON Schema定义

总结

ModelContextProtocol Python SDK的FastMCP组件通过parameters参数提供了灵活的工具输入模式定义方式。开发者无需直接操作inputSchema字段，而是可以通过更友好的parameters接口来定义工具的参数结构。这种设计既保持了与JSON Schema标准的兼容性，又提供了更简洁的API接口。

理解这一设计模式后，开发者可以更高效地利用FastMCP构建工具服务，同时确保输入参数的类型安全和结构完整性。