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

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v1 v2
Lingua principale
Python
Stelle
24.3k
Fork
4k
Merge medio
1g 1h
PR unite (30g)
31

Descrizione

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

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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 MCPServer.prompt e dal modello Prompt di alto livello, quindi segui il modo in cui list_prompts serializza i campi del prompt. Verifica come @mcp.tool accetta meta e come la sua operazione list emette _meta; il lavoro è completato quando @mcp.prompt accetta i metadati senza un TypeError e list_prompts li restituisce come _meta.

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

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
api, backend-api-design
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Stato di attività
Attiva
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
68/100

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