mcp-proxy-adapter 2.1.10

Adapter for exposing Command Registry commands as tools for AI models via MCP Proxy.

MCP Proxy Adapter

Adapter for integrating Command Registry with MCP Proxy, allowing you to use commands as tools for AI models.

Overview

MCP Proxy Adapter transforms commands registered in the Command Registry into a format compatible with MCP Proxy. This enables:

1. Using existing commands as tools for AI models
2. Creating a hybrid REST/JSON-RPC API for command execution
3. Automatic generation of OpenAPI schemas optimized for MCP Proxy
4. Managing tool metadata for better AI system integration

Installation

pip install mcp-proxy-adapter

Quick Start

from mcp_proxy_adapter import MCPProxyAdapter, CommandRegistry
from fastapi import FastAPI

# Create a command registry instance
registry = CommandRegistry()

# Register commands
@registry.command
def calculate_total(prices: list[float], discount: float = 0.0) -> float:
    """
    Calculates the total price with discount.
    Args:
        prices: List of item prices
        discount: Discount percentage (0-100)
    Returns:
        Total price with discount
    """
    subtotal = sum(prices)
    return subtotal * (1 - discount / 100)

# Create FastAPI app
app = FastAPI()

# Create and configure MCP Proxy adapter
adapter = MCPProxyAdapter(registry)

# Register endpoints in FastAPI app
adapter.register_endpoints(app)

# Generate and save MCP Proxy config
adapter.save_config_to_file("mcp_proxy_config.json")

Supported Request Formats

The adapter supports three request formats for command execution:

1. JSON-RPC format

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "command_name",
  "params": {
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
  },
  "id": 1
}

Example request to /cmd endpoint:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "calculate_total",
  "params": {
    "prices": [100, 200, 300],
    "discount": 10
  },
  "id": 1
}' http://localhost:8000/cmd

Response:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": 540.0,
  "id": 1
}

2. MCP Proxy format

{
  "command": "command_name",
  "params": {
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
  }
}

Example request:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "command": "calculate_total",
  "params": {
    "prices": [100, 200, 300],
    "discount": 10
  }
}' http://localhost:8000/cmd

Response:

{
  "result": 540.0
}

3. Params-only format

{
  "params": {
    "command": "command_name",
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
  }
}

or

{
  "params": {
    "query": "command_name",
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
  }
}

Example request:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "params": {
    "command": "calculate_total",
    "prices": [100, 200, 300],
    "discount": 10
  }
}' http://localhost:8000/cmd

Response:

{
  "result": 540.0
}

Full Example: Integration with FastAPI

import logging
from fastapi import FastAPI, APIRouter
from mcp_proxy_adapter import CommandRegistry, MCPProxyAdapter, configure_logger

# Configure logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
project_logger = logging.getLogger("my_project")

# Create FastAPI app
app = FastAPI(title="My API with MCP Proxy Integration")

# Create existing API router
router = APIRouter()

@router.get("/items")
async def get_items():
    """Returns a list of items."""
    return [
        {"id": 1, "name": "Smartphone X", "price": 999.99},
        {"id": 2, "name": "Laptop Y", "price": 1499.99},
    ]

app.include_router(router)

# Register commands
registry = CommandRegistry()

@registry.command
def get_discounted_price(price: float, discount: float = 0.0) -> float:
    """
    Returns the price after applying a discount.
    """
    return price * (1 - discount / 100)

# Create and register MCP Proxy adapter
adapter = MCPProxyAdapter(registry)
adapter.register_endpoints(app)

# Save MCP Proxy config
adapter.save_config_to_file("mcp_proxy_config.json")

Features

• Universal JSON-RPC endpoint for command execution
• Automatic OpenAPI schema generation and optimization for MCP Proxy
• Tool metadata for AI models
• Customizable endpoints and logging
• Full test coverage and examples

License

MIT

Documentation

See docs/ for detailed guides, architecture, and examples.

📦 Примеры (examples/)

• help_usage.py — базовое использование help-команды
• help_best_practices.py — best practices для help
• project_structure_example.py — структура проекта с MCPProxyAdapter
• docstring_and_schema_example.py — как документировать команды для схемы
• testing_example.py — как тестировать команды и интеграцию
• extension_example.py — как расширять и кастомизировать команды и help

✅ Чеклист для добавления новой команды

1. Реализовать функцию-команду с подробным docstring (EN)
2. Добавить описание параметров (type, description, required)
3. Добавить описание возврата (docstring, тип)
4. Зарегистрировать команду в registry/dispatcher
5. Добавить описание в get_commands_info (использовать docstring)
6. Покрыть тестами (unit/integration, edge-cases, ошибки)
7. Добавить пример использования в examples/
8. Проверить интеграцию с help (и с параметром, и без)
9. Проверить генерацию схемы/OpenAPI
10. Документировать в README.md (EN/RU)

📦 Examples (EN)

• help_usage.py — basic help command usage
• help_best_practices.py — best practices for help
• project_structure_example.py — project structure with MCPProxyAdapter
• docstring_and_schema_example.py — how to document commands for schema
• testing_example.py — how to test commands and integration
• extension_example.py — how to extend/customize commands and help

✅ Checklist for adding a new command

1. Implement the command function with detailed docstring (EN)
2. Describe parameters (type, description, required)
3. Describe return value (docstring, type)
4. Register the command in registry/dispatcher
5. Add description to get_commands_info (use docstring)
6. Cover with tests (unit/integration, edge-cases, errors)
7. Add usage example to examples/
8. Check help integration (with/without param)
9. Check schema/OpenAPI generation
10. Document in README.md (EN/RU)

❓ FAQ

Ошибка: got multiple values for argument 'command' при вызове команды help

Проблема:

Если в JSON-RPC запросе к endpoint /cmd используется команда help с параметром command, может возникнуть ошибка:

TypeError: help_command() got multiple values for argument 'command'

Причина:

В Python, если метод execute(self, command, **params) получает параметр command и в params также есть ключ command, возникает конфликт имён.

Решение:

Переименуйте первый аргумент метода execute в классе MockDispatcher (и аналогичных) с command на command_name:

def execute(self, command_name, **params):
    if command_name not in self.commands:
        raise KeyError(f"Unknown command: {command_name}")
    return self.commands[command_name](**params)

Это устранит конфликт и позволит корректно вызывать команду help с параметром command через JSON-RPC.

🚀 Deployment & Packaging FAQ

Как собрать, проверить и опубликовать пакет (wheel/sdist) с примерами и документацией

1. Перенесите каталоги examples и docs внутрь основного пакета (например, mcp_proxy_adapter/examples, mcp_proxy_adapter/docs).
2. Обновите setup.py:
   • Укажите include_package_data=True.
   • В package_data добавьте:

     package_data={
         'mcp_proxy_adapter': ['examples/*.py', 'examples/*.json', 'docs/*.md', '../README.md'],
     },
     

3. Обновите MANIFEST.in:
   • Убедитесь, что включены нужные файлы:

     include README.md
     include LICENSE
     include requirements.txt
     include pyproject.toml
     include code_index.yaml
     recursive-include mcp_proxy_adapter/examples *.py *.json
     recursive-include mcp_proxy_adapter/docs *.md
     

4. Соберите пакет:

   rm -rf dist build mcp_proxy_adapter.egg-info
   python3 -m build
   

5. Создайте новое виртуальное окружение и установите пакет:

   python3 -m venv ../mcp_proxy_adapter_test_env
   source ../mcp_proxy_adapter_test_env/bin/activate
   pip install --upgrade pip
   pip install dist/mcp_proxy_adapter-*.whl
   

6. Проверьте, что примеры и документация попали в пакет:

   ls -l ../mcp_proxy_adapter_test_env/lib/python*/site-packages/mcp_proxy_adapter/examples
   ls -l ../mcp_proxy_adapter_test_env/lib/python*/site-packages/mcp_proxy_adapter/docs
   

7. Запустите пример сервера:

   python ../mcp_proxy_adapter_test_env/lib/python*/site-packages/mcp_proxy_adapter/examples/openapi_server.py
   

8. Проверьте работоспособность через curl:

   curl http://localhost:8000/openapi.json | jq .
   

9. Публикация на PyPI:
   • Проверьте, что у вас настроен ~/.pypirc и установлен twine:

     pip install twine
     twine upload dist/*
     

Типовые проблемы и решения

• Примеры или документация не попадают в пакет:
  • Убедитесь, что они находятся внутри основного пакета и правильно указаны в package_data и MANIFEST.in.
• Каталог docs не виден в wheel:
  • Проверьте расширения файлов и шаблоны в package_data/MANIFEST.in.
• Проверяйте установку только через wheel, а не через sdist!

Best practice:

• Для публикации документации используйте GitHub и PyPI project page (README.md).
• Для примеров — всегда размещайте их внутри пакета, если хотите распространять с wheel.