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在FastMCP里，mount、import_server、as_proxy都是把多个 MCP Server 组合/复用的方式，但目的、层级和行为不同。可以把它们理解成三种“接入方式”。

下面用直觉 + 对比 + 示例帮你一次分清 👇

一句话先区分

一、mount——「路径级挂载（子服务）」

概念

• 把一个完整的 MCP Server挂到当前 Server 的某个namespace / 路径下

• 两个 server逻辑上仍然独立

• tool 名字会带前缀

特点

• ✅ 保留原 server 的结构

• ✅ 清晰的命名空间隔离

• ❌ 调用时路径更长

示例

main = FastMCP("main") files = FastMCP("files") @files.tool() def read_file(path: str) -> str: ... main.mount("files", files)

调用时（概念上）

{ "tool": "files.read_file", "arguments": { "path": "a.txt" } }

适合场景

• 多模块 / 微服务式 MCP

• 不想 tool 名冲突

• 想清楚地区分“子系统”

👉最像 FastAPI 的app.mount("/files", app2)

二、import_server——「直接合并能力（扁平化）」

概念

• 把另一个 MCP Server 的tools / resources / prompts
  直接拷贝进当前 server

• 对 LLM 来说，像是同一个 server

特点

• ✅ tool 名直接可用（无前缀）

• ✅ 对模型最友好

• ❌ 可能产生命名冲突

示例

main = FastMCP("main") math_server = FastMCP("math") @math_server.tool() def add(a: int, b: int) -> int: return a + b main.import_server(math_server)

调用时

{ "tool": "add", "arguments": { "a": 1, "b": 2 } }

适合场景

• 单体 MCP，但代码想模块化

• 给 LLM 提供“扁平、简单”的工具集合

• 内部复用 server

👉最像 Python 的from math_server import *

三、as_proxy——「纯代理 / MCP 网关」

概念

• 当前 FastMCP不自己提供工具

• 所有 MCP 请求转发到远程 MCP Server

• 本身像一个“中间人”

特点

• ✅ 不改后端 server

• ✅ 可做统一入口 / 网关

• ❌ 本地不能直接加 tool（通常）

示例

proxy = FastMCP.as_proxy( name="proxy", target="http://localhost:3333/mcp" )

行为

LLM ⇄ proxy ⇄ real MCP server

适合场景

• MCP Server 在远程 / Docker / 另一台机器

• 想加一层：

  • 认证

  • 日志

  • 访问控制

• 多 MCP Server 的统一入口

👉最像 Nginx / API Gateway

🔥 核心对比总结（重点）

怎么选？（实战建议）

• 🔹写一个“干净、好用”的 MCP 给 LLM
  → 用import_server

• 🔹多个功能域，避免 tool 冲突
  → 用mount

• 🔹已经有 MCP 服务，只想中转/暴露
  → 用as_proxy

如果你愿意，我也可以：

• 给你画一张结构对比图

• 或结合你实际用 MCP 的场景（比如 agent / tool chain）帮你选方案

四、这3种方式，对mcp server有什么要求，是否都支持http协议的mcp？

一句话结论（先记住这个）

只有as_proxy是“真正面向 HTTP MCP Server 的”
mount和import_server要求的是“Python 内存里的 FastMCP 对象”，不是一个 URL。

分别说清楚 👇

4.1mount对 MCP Server 的要求

✅ 要求

• 必须是本地 Python 里的 MCP Server 实例

  • 通常是FastMCP对象

• 在同一个进程 / 同一个 Python 解释器里

❌ 不支持

• ❌ HTTP MCP Server

• ❌ 远程 MCP

• ❌ 只有 URL 的 server

原因（关键点）

mount并不是“转发协议请求”，而是：

• 直接调用子 server 的内部对象

• 复用它的 tool registry、handler、resource

👉 本质是进程内组合，不是协议级组合

错误示例（不行）

main.mount("remote", "http://localhost:3333/mcp") # ❌

4.2import_server对 MCP Server 的要求

✅ 要求

• 和mount一样

• 必须是：

  • 本地 Python MCP Server 对象

  • 已经定义好 tools / resources

❌ 不支持

• ❌ HTTP MCP Server

• ❌ 远程 MCP

• ❌ 非 Python 实例

原因

import_server做的是：

• 遍历另一个 server 的

  • tools

  • resources

  • prompts

• 复制注册到当前 server

👉 这是编译期 / 启动期的对象操作

类比

# import_server ≈ for tool in other_server.tools: self.register(tool)

所以

没有“对象”，就没法 import

4.3as_proxy对 MCP Server 的要求（唯一支持 HTTP）

✅ 要求

• 目标 MCP Server 必须支持 MCP over HTTP

• 遵循 MCP 协议（tools/list、tools/call 等）

✅ 支持

• ✅ 本地 HTTP MCP

• ✅ 远程 HTTP MCP

• ✅ Docker / Kubernetes / 云端 MCP

• ✅ 非 Python 实现的 MCP（如 Node、Rust）

示例

proxy = FastMCP.as_proxy( name="proxy", target="http://localhost:3333/mcp" )

原理

as_proxy做的是：

• 收到 MCP 请求

• 原样转发（或轻量改写）

• 把返回结果再传回去

👉 完全是协议层代理

🔥 一张表彻底说清楚

常见误区（非常重要）

❌ 误区 1

“我能不能把一个 HTTP MCP mount 进来？”

不能。
mount≠ proxy，它不是走 HTTP。

❌ 误区 2

“import_server 能不能 import 一个远程 MCP？”

不能。
import_server不是动态拉工具，而是静态复制对象。

✅ 正确组合方式（实战）

如果你既有远程 MCP，又想 mount / import：

远程 MCP (HTTP) ↓ as_proxy（本地） ↓ mount / import

也就是：

remote = FastMCP.as_proxy( name="remote", target="http://xxx/mcp" ) main.mount("remote", remote) # ✅

选型建议（直接给答案）

• 只要是 HTTP MCP / 远程 MCP
  →先 as_proxy

• 只在本地组合 Python MCP
  →mount/import_server