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Expose `schema_generator` on `FastMCP` for tool params schema generation

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enhancement needs decision P3
Lingua principale
Python
Stelle
24.3k
Fork
4k
Merge medio
1g 1h
PR unite (30g)
31

Descrizione

Description
Context

Tool.from_function (in src/mcp/server/fastmcp/tools/base.py) generates the
tool parameters JSON schema via:

parameters = func_arg_metadata.arg_model.model_json_schema(by_alias=True)

This is hardcoded — no way for users to customize the generation. Pydantic 2.11+
supports union_format='primitive_type_array' which produces compact
LLM-friendly schemas like {"type": ["integer", "string"]} instead of
{"anyOf": [...]}. There's no path to enable it without monkey-patching or
post-processing.

Proposal

Add schema_generator: type[GenerateJsonSchema] | None = None to FastMCP.__init__.
When provided, plumb it to both model_json_schema calls:

# tools/base.py
parameters = func_arg_metadata.arg_model.model_json_schema(
    by_alias=True,
    schema_generator=self.schema_generator or GenerateJsonSchema,
)

# utilities/func_metadata.py
schema = model.model_json_schema(
    schema_generator=self.schema_generator or StrictJsonSchema,
)
Use case
from pydantic.json_schema import GenerateJsonSchema

class CompactUnionGen(GenerateJsonSchema):
    def __init__(self, by_alias=True, ref_template='#/$defs/{model}'):
        super().__init__(
            by_alias=by_alias,
            ref_template=ref_template,
            union_format='primitive_type_array',
        )

mcp = FastMCP("srv", schema_generator=CompactUnionGen)
Tradeoff to discuss

func_metadata.py currently uses StrictJsonSchema (warnings → errors). With a
user-supplied generator, strict semantics are lost unless the user extends
StrictJsonSchema themselves. Proposed resolution: document that custom
generators should extend StrictJsonSchema if strict output validation is
desired.

Backward compat

Default None preserves current behavior exactly.

References

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia da src/mcp/server/fastmcp/tools/base.py e utilities/func_metadata.py, quindi traccia il modo in cui i valori di FastMCP.init raggiungono le due chiamate a model_json_schema. La modifica è completata quando uno schema_generator opzionale raggiunge entrambi i percorsi, i valori predefiniti preservano il comportamento attuale e il compromesso relativo a strict-schema è documentato o coperto come proposto.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
backend-api-design
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Stato di attività
Tranquilla
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
55/100

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