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Missing prompt-level _meta support in MCPServer.prompt() and Prompt model

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v1 v2
Vorherrschende Sprache
Python
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31

Beschreibung

Initial Checks
Release line

2.x (current stable)

Description
Description

The 2026-07-28 specification defines the optional _meta field on the Prompt schema. While other decorators like @mcp.tool support meta and pass it down as _meta on serialization (e.g., in MCPServer.list_tools). The @mcp.prompt decorator and the high-level Prompt classes are missing support for meta.

Expected Behavior

Including meta on @mcp.prompt does not incur a type error and returns _meta for the prompt on list_prompts.

Example Code
from mcp.server.mcpserver import MCPServer

# ATTEMPTING TO USE METADATA ON PROMPTS
mcp = MCPServer("MetaTestServer")

# This currently raises a TypeError because meta is not a parameter in @mcp.prompt
@mcp.prompt(name="code_review",title="Code Review",
            description="Review code with specific metadata rules",
            meta={"strictness": "high"})
def review_code(code: str) -> str:
    return f"Review this: {code}"
   
# 2. EXPECTED BEHAVIOR
# If the decorator parameter was supported, list_prompts should return prompt with _meta:
# listed_prompts = await mcp.list_prompts()
# assert listed_prompts[0].meta == {"audience": "strictness": "high"}
Python & MCP Python SDK
- Python: 3.12+
- MCP Python SDK: 2.2.0

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne bei MCPServer.prompt und dem übergeordneten Prompt-Modell und verfolge anschließend, wie list_prompts Prompt-Felder serialisiert. Bestätige, wie @mcp.tool meta akzeptiert und wie seine list-Operation _meta ausgibt; abgeschlossen ist es, wenn @mcp.prompt die Metadaten ohne einen TypeError akzeptiert und list_prompts sie als _meta zurückgibt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
api, backend-api-design
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Aktiv
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
68/100

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