FastMCP 3.x로 Python MCP 서버 30분 만에 만들기 — @tool 데코레이터 하나면 충분하다
FastMCP 3.2.4를 직접 설치해 @mcp.tool(), @mcp.resource(), @mcp.prompt() 데코레이터로 동작하는 MCP 서버를 만들어봤다. Claude Desktop과 Cursor가 호출하는 AI 도구 서버를 Python 30줄로 구현하는 실전 가이드.
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Personal technical notes on AI agents, automation, developer tools, and the process of building software.
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AI 에이전트, 자동화, 개발 도구, 소프트웨어 제작 과정을 한국어로 기록합니다.
FastMCP 3.2.4를 직접 설치해 @mcp.tool(), @mcp.resource(), @mcp.prompt() 데코레이터로 동작하는 MCP 서버를 만들어봤다. Claude Desktop과 Cursor가 호출하는 AI 도구 서버를 Python 30줄로 구현하는 실전 가이드.
FastAPI와 Anthropic SDK로 프로덕션 수준의 스트리밍 AI 백엔드를 구축하는 완전 가이드. SSE 스트리밍 엔드포인트, 레이트 리밋 지수 백오프 재시도, 에러 분류 전략, 토큰 스트리밍 최적화, Docker 컨테이너 배포까지 단계별 코드와 함께 정리합니다.
슬래시 명령어(.claude/commands/)로 작업을 정의하고, settings.json 훅으로 이벤트에 연결하고, 서브에이전트(.claude/agents/)에게 위임하는 3단계 Claude Code 자동화 패턴을 실제 블로그 자동화 시스템 구축 사례와 함께 설명합니다.
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I installed FastMCP 3.2.4, built a working MCP server with @mcp.tool(), @mcp.resource(), and @mcp.prompt() decorators, and tested it end-to-end. A practical guide to implementing an AI tool server that Claude Desktop and Cursor can call — in 30 lines of Python.
A production FastAPI streaming guide with Anthropic SDK. SSE endpoints, exponential backoff retry, error classification, and Docker deployment covered.
Automate with Claude Code: slash commands for tasks, hooks for event triggers, subagents for delegation. A 3-step workflow guide using a real blog system.
AIエージェント、自動化、開発ツール、ソフトウェア開発の記録です。
FastMCP 3.2.4を実際にインストールして、@mcp.tool()・@mcp.resource()・@mcp.prompt()デコレーターで動くMCPサーバーを構築した。Claude DesktopとCursorが呼び出せるAIツールサーバーをPython30行で実装する実践ガイド。
FastAPIとAnthropic SDKでプロダクションレベルのストリーミングAIバックエンドを構築する完全ガイド。SSEストリーミングエンドポイント実装、レートリミット指数バックオフリトライ、エラー分類戦略、トークンストリーミング最適化、Dockerコンテナデプロイをステップごとにコード例付きで解説します。
スラッシュコマンド(.claude/commands/)でタスクを定義し、settings.jsonフックでイベントに連結し、サブエージェント(.claude/agents/)に委任する3ステップのClaude Code自動化パターンを実際のブログ自動化システム構築事例でコード例を交えて解説します。
记录 AI 代理、自动化、开发工具和软件构建过程。
我实际安装了FastMCP 3.2.4,用@mcp.tool()、@mcp.resource()、@mcp.prompt()装饰器构建了可运行的MCP服务器。这是一份用30行Python实现Claude Desktop和Cursor可调用的AI工具服务器的实战指南。
本文是面向后端开发者的FastAPI + Anthropic SDK生产级流式AI后端完整指南。涵盖SSE流式端点实现、限速指数退避重试机制、错误分类与恢复策略、令牌流优化,以及基于Docker的完整容器化部署方案,每步均附完整可运行Python代码示例,是快速掌握并部署流式AI后端的最佳实践指南。
通过斜线命令(.claude/commands/)定义任务,用settings.json Hook连接事件,并委托给子代理(.claude/agents/)执行。本文以真实博客自动化系统为案例,从头到尾详解Claude Code三步自动化工作流构建方式,所有代码均可直接运行,帮你掌握这一高效自动化范式。