FastMCP项目中的自定义工具返回序列化方案探讨

在FastMCP项目中，工具(Tool)返回值的序列化处理是一个值得关注的技术点。当前实现中，当工具返回非字符串对象时，系统会默认使用JSON格式进行序列化，这在某些场景下可能不够灵活。

当前实现分析

FastMCP目前通过_convert_to_content函数处理工具返回值，对于非字符串对象，会尝试以下处理流程：

1. 首先尝试使用pydantic_core的to_jsonable_python方法将对象转换为可JSON序列化的Python对象
2. 然后通过json.dumps方法将结果转换为JSON字符串
3. 如果上述过程失败，则回退到简单的str()转换

这种实现方式虽然简单可靠，但缺乏灵活性，特别是在需要不同输出格式(如YAML或美化JSON)的场景下。

改进方案探讨

方案一：工具级序列化配置

允许在工具装饰器中指定自定义序列化器：

@mcp.tool(serializer=my_yaml_serializer)
def my_tool():
    return CustomReturn(message="test")

这种方案的优势在于：

• 每个工具可以独立配置序列化方式
• 保持高灵活性，适合不同工具需要不同输出格式的场景

方案二：服务器级序列化配置

在FastMCP实例化时设置全局序列化器：

mcp = FastMCP(default_serializer=my_yaml_serializer)

这种方案的优点包括：

• 统一管理所有工具的序列化行为
• 简化配置，适合大多数工具使用相同序列化方式的场景

实际应用场景

在实际开发中，自定义序列化器可以满足多种需求：

1. 可读性优化：使用美化JSON或YAML格式，方便开发调试和用户查看
2. 性能优化：对于特定数据结构，可能有比标准JSON更高效的序列化方式
3. 兼容性处理：处理JSON不直接支持的特殊数据类型
4. 领域特定格式：输出CSV、XML等特定领域常用格式

技术实现建议

在实现自定义序列化功能时，建议考虑以下设计要点：

1. 向后兼容：保持默认行为与现有实现一致
2. 错误处理：提供良好的错误反馈机制
3. 性能考量：避免序列化过程成为性能瓶颈
4. 类型提示：完善类型注解，提升开发体验

总结

FastMCP项目中工具返回值的序列化处理是一个值得优化的点。通过引入可配置的序列化机制，可以显著提升框架的灵活性和适用性，满足不同场景下的输出格式需求。开发者可以根据具体需求选择工具级或服务器级的配置方式，实现最优的序列化方案。