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Parameterized Context loses request state in resource and prompt handlers

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Python
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説明

Description

A resource-template or prompt handler annotated with a parameterized Context[LifespanContextT] receives a different Context object from the one the server injected. The reconstructed object has none of the private request state, so accessing ctx.request_context, ctx.session, ctx.request_id, or lifespan state fails with:

ValueError: Context is not available outside of a request

The equivalent tool handler works, and handlers annotated with unparameterized Context happen to work. This makes the documented typed lifespan-context pattern unusable specifically in dynamic resources and prompts.

Minimal reproduction

from collections.abc import AsyncIterator
from contextlib import asynccontextmanager

import anyio
from mcp.client import Client
from mcp.server.mcpserver import Context, MCPServer


@asynccontextmanager
async def lifespan(_: MCPServer[str]) -> AsyncIterator[str]:
    yield "live-state"


async def main() -> None:
    server = MCPServer("probe", lifespan=lifespan)

    @server.resource("probe://{name}")
    async def resource(name: str, ctx: Context[str]) -> str:
        return f"{name}:{ctx.request_context.lifespan_context}"

    @server.prompt("probe")
    async def prompt(name: str, ctx: Context[str]) -> str:
        return f"{name}:{ctx.request_context.lifespan_context}"

    async with Client(server) as client:
        await client.read_resource("probe://value")
        await client.get_prompt("probe", {"name": "value"})


anyio.run(main)

Both calls fail. Each should return content containing value:live-state.

Root cause

ResourceTemplate.from_function and Prompt.from_function correctly omit the detected context parameter from their public argument schemas, but then wrap the original handler with pydantic.validate_call. At invocation time they inject the live Context into the wrapped handler, so Pydantic validates it again.

For a generic annotation, Pydantic converts the unparameterized runtime instance into Context[str, Any]. That creates a new model instance and does not carry over Context's private _request_context, _mcp_server, and related attributes:

server-created Context
        |
        v
validate_call parameter: Context[str]
        |
        v
new Context[str, Any] instance
        |
        v
private request state absent

A direct identity probe on current main shows:

Context       -> same object, request state present
Context[str]  -> new object, request state absent

Tools avoid this because FuncMetadata.call_fn_with_arg_validation validates only client-supplied arguments and passes injected values directly to the raw handler.

Impact

This affects resource templates and prompts that use typed lifespan context, including otherwise valid code following the SDK's generic Context[LifespanContextT] typing. It can also hide in tests that only assert that ctx is non-null rather than reading request-scoped state.

A compatible fix should preserve the existing validation/coercion of client-supplied resource or prompt arguments while passing the server-created context object directly, with its identity and private state intact.

Environment

  • MCP Python SDK: 2.0.0 and current main at a4f4ccd091138771535e17191123f20b30fda68e
  • Python: 3.12.13
  • Pydantic: 2.12.5

AI assistance was used to investigate and draft this report.

コントリビューションガイド

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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

ResourceTemplate.from_function と Prompt.from_function から始め、それらの検証経路を tools で使用されている FuncMetadata.call_fn_with_arg_validation と比較します。最小限の例から resource と prompt の呼び出しを再現し、注入された Context がその同一性とリクエスト状態を維持しているかを調べます。クライアント引数の検証が維持され、サーバーによって作成された Context が変更されずに両方のハンドラーへ到達すれば完了です。

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
backend-api-design
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
55/100

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