modelcontextprotocol / modelcontextprotocol/python-sdk

STDIO hangs forever when the using multiprocessing in tools

Aperta
#817 3 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

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

Descrizione

Describe the bug
when multiprocessing in a tool, and start mcp client by STDIO, the mcp server never response.

To Reproduce
Steps to reproduce the behavior:

  1. write mcp server:
## test_mcp.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import multiprocessing as mp


mcp = FastMCP()

@mcp.tool()
def sum() -> int:
    "count number"
    with mp.Pool(processes=2) as pool:
        res =  pool.imap(str, range(10))
        res = list(res)
    return res

if __name__ == '__main__':
    mcp.run()


  1. write mcp client usig stdio
## test_client.py
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, types
from mcp.client.stdio import stdio_client

# Create server parameters for stdio connection
server_params = StdioServerParameters(
    command="python",  # Executable
    args=["test_mcp.py"],  # Optional command line arguments
    env=None,  # Optional environment variables
)


async def run():
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(
            read, write
        ) as session:
            # Initialize the connection
            await session.initialize()
            resources = await session.list_resources()
            # List available tools
            tools = await session.list_tools()
            print(tools)
            result = await session.call_tool(
                "sum", 
            )
            print(result)
asyncio.run(run())
  1. test running
$ python test_client.py
[05/27/25 15:42:13] INFO     Processing request of type ListResourcesRequest                             server.py:551
                    INFO     Processing request of type ListToolsRequest                                 server.py:551
meta=None nextCursor=None tools=[Tool(name='sum', description='count number', inputSchema={'properties': {}, 'title': 'sumArguments', 'type': 'object'}, annotations=None)]
                    INFO     Processing request of type CallToolRequest                                  server.py:551

The program is stuck here and won't continue running

Version

Name: mcp
Version: 1.9.0
Summary: Model Context Protocol SDK
Home-page: 
Author: Anthropic, PBC.
Author-email: 
License: MIT
Location: /data/software/micromamba/envs/gbi/lib/python3.10/site-packages
Requires: anyio, httpx, httpx-sse, pydantic, pydantic-settings, python-multipart, sse-starlette, starlette, uvicorn
Required-by: camel-ai, cellrank-mcp, fast-agent-mcp, fastmcp, liana-mcp, mcp-server-calculator, scmcp, scmcp-utils, scmcp_shared

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

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 eseguendo test_client.py con test_mcp.py e riproduci il blocco dopo che CallToolRequest viene registrato. Traccia l'interazione tra il pool multiprocessing nello strumento sum e i punti di ingresso del client/server stdio. Il lavoro è completato quando l'esempio termina e restituisce il risultato dello strumento invece di rimanere bloccato.

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

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
backend
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.