modelcontextprotocol / modelcontextprotocol/python-sdk

Generated output schema uses Pydantic's validation shape while structured output uses its serialization shape

オープン
#3,100 コメント 2 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

まだ誰も着手していません。

bug needs confirmation P2 v1 v2
主要言語
Python
スター
24.3k
フォーク
4k
平均マージ
1日 1時間
マージ済み PR(30日)
31

説明

Initial Checks
  • I confirm that I'm using the latest version of MCP Python SDK.
  • I confirm that I searched existing issues and pull requests before opening this issue.
Description

For a Pydantic return model whose validation and serialization shapes differ, the generated outputSchema describes the validation shape while structuredContent uses the serialization shape. The SDK therefore publishes an output schema that rejects its own generated structured result.

This is related to, but not a duplicate of, #1073 / #1099. That change aligned ordinary field aliases by serializing structured output with aliases. Split validation_alias / serialization_alias values still expose different validation and serialization shapes, and serialization-only fields such as computed_field reveal the same underlying mismatch.

Example Code
from __future__ import annotations

import asyncio
import json

from jsonschema import Draft202012Validator
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, computed_field

try:
    from mcp.server.mcpserver.tools.base import Tool
except ImportError:  # MCP Python SDK 1.x
    from mcp.server.fastmcp.tools.base import Tool


class AliasOutput(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="forbid", populate_by_name=True)
    value: int = Field(validation_alias="wireIn", serialization_alias="wireOut")


def alias_output() -> AliasOutput:
    return AliasOutput(value=1)


class ComputedOutput(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="forbid")
    value: int

    @computed_field
    @property
    def doubled(self) -> int:
        return self.value * 2


def computed_output() -> ComputedOutput:
    return ComputedOutput(value=1)


async def check(function: object) -> None:
    tool = Tool.from_function(function)
    converted = await tool.run({}, None, convert_result=True)
    structured = converted[1] if isinstance(converted, tuple) else converted.structured_content
    errors = [
        error.message
        for error in Draft202012Validator(tool.output_schema).iter_errors(structured)
    ]
    print(function.__name__)
    print("schema:", json.dumps(tool.output_schema, sort_keys=True))
    print("structured:", json.dumps(structured, sort_keys=True))
    print("schema_errors:", errors)


async def main() -> None:
    await check(alias_output)
    await check(computed_output)


asyncio.run(main())

Observed validator messages:

alias_output
schema: ... "wireIn" ...
structured: {"wireOut": 1}
schema_errors: ["Additional properties are not allowed ('wireOut' was unexpected)", "'wireIn' is a required property"]

computed_output
schema: ... "value" ...
structured: {"doubled": 2, "value": 1}
schema_errors: ["Additional properties are not allowed ('doubled' was unexpected)"]
Expected behavior

The generated outputSchema should describe the serialized structured output. Generating the output model schema in Pydantic serialization mode makes both witnesses conform: the alias schema uses wireOut, and the computed-field schema includes doubled.

Python & MCP Python SDK
  • Python: 3.13.13
  • MCP Python SDK: 1.28.1 (latest stable)
  • Also reproduced on current main: 2713b53b127afc094dc97d6067df9f69b647661c (2.0.0b2)
  • Pydantic: 2.13.4

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

MCP サーバーツールの実装にある Tool.from_function から開始し、SDK バージョンごとに示されているインポートパスを使用して、output_schema と structured_content がどのように生成されるかを追跡します。Draft202012Validator を使って alias_output と computed_output の例を再現します。生成されたスキーマが wireOut と doubled を含む、両方のシリアライズ済み構造化結果を受け入れれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python
領域
api, backend
issue の種類
バグ
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
静か
明瞭さ
明確に書かれている
初心者へのやさしさ
52/100

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。