基于Pydantic schema动态生成get请求获取查询参数列表 - 腾讯云开发者社区

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解密prompt系列58. MCP - 工具演变 & MCP基础

如果你需要查询天气，请调用一个名为 'get_current_weather' 的工具。这个工具需要一个 'location' (字符串，必填) 参数，表示要查询天气的城市。...它引入JSON Schema标准化工具描述，明确定义：工具名称（name）功能描述（description）参数列表（parameters），包含类型、描述、是否必填等{ "name": "get_current_weather...而转折点则是24年结构化推理的普及，基于掩码的结构化推理能力（不熟悉的朋友看这里LLM结构化输出）不仅显著提升了模型生成工具JSON Schema的准确性，同时还让Pydantic这个数据验证和解析库进入了大家的视野中...像Langchain、LlamaIndex、DSPY等开源框架都开始引入Pydantic来自动生成工具的JSON Schema。这样不仅解析部分能自动化标准化，生成工具描述的部分同样也被标准化。...MCP服务端适配器，转换请求并返回标准化响应MCP除核心连接简化外，还提供：动态上下文构建：工具列表通过标准list_tools方法动态获取，无需在Agent内部硬编码工具描述协议标准化：明确定义工具发现

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工具调用解密：AI Agent的“感官”与“四肢”

传统LLM仅作为“大脑”处理文本生成和推理，而Agent则通过工具充当“感官”和“四肢”，执行实际任务（如查询天气、控制设备）。今天我们将深入解析“工具/函数调用”这一基石是如何工作的？...else: message = user_input() # 与用户交互此循环模拟人类使用工具的过程：LLM分析输入，识别需调用的外部函数（如API），生成结构化参数...GetProductDetails: 获取特定产品详情（需产品ID）。Clarify: 当请求模糊时要求用户澄清。函数Schema（JSON格式）指导LLM生成结构化调用。...对话流程示例典型交互中，Agent基于对话历史动态决策。例如：用户查询“笔记本”触发Search，后续“详细说明产品p1”调用GetProductDetails。...风险：提示注入需多层防护（如拒绝列表和LLM验证）。最后建议从低风险应用入手，逐步迭代安全机制。未来，MCP等协议将推动Agent生态系统标准化，赋能复杂场景（如动态API集成）。

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LLM多智能体AutoGen教程6：Python typing是如何自动生成工具调用请求参数的？

LLM多智能体AutoGen教程5：函数调用之避免捏造参数》，我们使用typing对可调用函数进行注解，AutoGen据此自动生成OpenAI API函数调用时的请求参数。...Pydantic 前面已经说到Pydantic是世界上最广泛使用的Python的validation库，它基于typing包进行数据验证和序列化，采用Rust编写最快的内核验证代码，可以轻易生成JSON...其中get_function_schema获取function的JSON Schema。...这里我们只看signature，它获取方法和函数签名，一般来讲函数签名通常包括函数名、参数类型列表、返回类型等。...image-20240611185602357 之后就是从返回的signature中获取参数要求，它会通过parameters中获取到想要的一切信息，比如param_annotations，生成一个dict

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FastAPI（8）- 请求体 Request Body

发送请求体的栗子注意请求体并不是只有 POST 请求有，只不过 POST 更常见在 PUT、DELETE、PATCH 请求中都可以使用请求体其实，在 GET 请求中也可以用请求体，不过仅适用于非常极端的情况下...，而且 Swagger API 并不会显示 GET 请求的请求体不使用 Pydantic的栗子 from fastapi import FastAPI import uvicorn app = FastAPI...给 Pydantic 模型自动的生成 JSON Schema，这些 Schema 会成为生成 OpenAPI Schema 的一部分，并显示在接口文档上正确传参的请求结果正常传参，所有属性按指定的类型进行传数据...可以识别出它们中的每一个，并从正确的位置获取到数据实际代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic...如果参数也在路径中声明，它将解释为路径参数【item_id】如果参数是单数类型（如int、float、str、boo l等），它将被解释为查询参数【name】如果参数被声明为 Pydantic 模型的类型

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深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架

深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架 FastAPI 是基于 Python 的现代 Web 框架，以其高性能、易用性和自动生成的交互式 API 文档而备受关注。...FastAPI 是一个高性能的 Web 框架，基于 Python 3.7+ 构建，依赖于 Starlette（用于网络框架核心）和 Pydantic（用于数据校验）。...它以 OpenAPI 和 JSON Schema 标准为核心，为开发者提供自动化的文档生成和强大的数据验证功能。...利用 Pydantic 模型定义请求体： from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class...查询参数具有自动校验和类型转换功能： @app.get("/search/") async def search_items(keyword: str, limit: int = 10): return

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FastAPI从入门到实战（0）——初识FastAPI

通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。健壮：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。...FastAPI特性基于开放标准用于创建 API 的 OpenAPI 包含了路径操作，请求参数，请求体，安全性等的声明。...使用 JSON Schema (因为 OpenAPI 本身就是基于 JSON Schema 的)自动生成数据模型文档。经过了缜密的研究后围绕这些标准而设计。并非狗尾续貂。...API 密钥，在: 请求头。查询参数。 Cookies, 等等。加上来自 Starlette（包括 session cookie）的所有安全特性。...所有的依赖关系都可以从请求中获取数据，并且增加了路径操作约束和自动文档生成。即使在依赖项中被定义的路径操作也会自动验证。支持复杂的用户身份认证系统，数据库连接等等。不依赖数据库，前端等。

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使用 Python 实现 MCP Server

工具参数验证：使用 Pydantic 实现严格的参数验证。结果缓存：实现基于 Redis 的结果缓存。分布式追踪：集成 OpenTelemetry 实现分布式追踪。...if tool.schema: # 使用 Pydantic 验证参数 validated_params = tool.schema...") schema: Optional[Callable] = Field(default=None, description="参数验证 schema") implementation...test_tool_call.py import requests import json # 服务器配置 BASE_URL = "http://localhost:8000/api/v1" # 获取工具列表...）类型安全支持（基于 Pydantic）有限支持自动文档生成支持（Swagger UI、ReDoc）需使用第三方库（如 Flask-RESTPlus）依赖注入原生支持需使用第三方库（如

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《MCP + Pydantic + FastAPI：构建可审计、可治理的 AI 工具链——测开工程师的工程化落地指南》

二、核心组件再认识：Pydantic 是 MCP 的“契约基石” MCP 的核心是 Tool Schema ——即模型能理解的“能力说明书”。...而 FastAPI 生态中，Pydantic 模型天然就是 Schema 的最佳载体。 2.1 为什么必须用 Pydantic？...✅ 自动生成 OpenAPI / JSON Schema：MCP Client 可直接解析。 ✅ 序列化/反序列化安全：避免 eval、exec 等危险操作。...✅ 支持嵌套结构：复杂参数也能清晰表达。关键认知：MCP Tool 的输入输出，必须是 Pydantic BaseModel 的子类，不能是 dict 或 str！...3.1 方案一：基于用户上下文的权限校验（推荐）假设你的系统通过 JWT 传递用户身份，可在 Tool 中注入当前用户： 1from fastapi import Request 2 3def get_current_user

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全面拥抱FastApi —三大参数及验证

基于标准：基于（并完全兼容）API 的开放标准：OpenAPI（以前称为Swagger）和JSON Schema。...前面说过 FastApi 的一大特点是基于标准的 Python 3.6类型声明，兼具参数校验功能，这一切都要归功于 Pydantic 路径参数路径参数即 url 路径参数，可以使用 Python 格式字符串相同语法声明路径...其中还有一个是路径参数：item_id， str 类型请求体参数要发送请求正文，必须使用一个：POST， PUT，DELETE或PATCH，需导入 Pydantic 的 BaseModel from...同时，FastApi 可以自动帮我们识别请求 body 参数, 路径参数以及查询参数，并准确的获取参数数据。...： item_id: 路径参数 q: 参数是一个的单一类型（如int，float，str，bool，等等）将被解释为一个查询参数 item: 参数声明为 Pydantic 模型的类型，则将被解释为请求

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LLMCompiler应用案例

通过智能搜索和数据查询，提升用户体验和数据处理效率；在指标提取和选股中，支持精准数据分析和投资决策。这些应用展示了LLMCompiler的技术优势和实际价值。 ...对话系统-产品数据查询 DAG示例 • 易方达中短债成立以来收益率、累计净值情况；易方达新兴产业最近三年收益和单位净值产品数据查询搜索系统-智能搜索智能搜索场景中规划器运行后，通过DAG调用各个接口结果后马上返回给用户...使用`search`工具获取A房屋在2023年的租金 2....，和给出的数据信息，有逻辑并且严谨的生成用户需要的`Final Answer`。...生成`Final Answer`时需要重点检查生成的数值类内容是否正确，同时需要保证回复的数据信息是用户问题所涉及的。

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FastAPI后台开发基础（5）：使用 Pydantic Model 定义参数类型

schema_extra: 允许为 Pydantic 模型的 JSON Schema 添加额外的信息。...请求的查询参数使用 model 类 @app.get("/get_model") async def get_model(items: Annotated[Item1, Query(description...= 'GET 请求参数模型定义')]): """ GET请求不支持参数的嵌套 curl -X 'GET' \ 'http://127.0.0.1:18081/get_model...通常，查询参数是扁平的键值对，而不是复杂的、嵌套的 JSON 对象。这意味着直接将一个嵌套的 Pydantic 模型用作查询参数并不直接支持。...item_id: Annotated[int, Path(description = '路径参数')]): """ POST请求与路径参数、查询参数的嵌套 curl -X 'POST

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FastAPI从入门到实战（5）——查询参数与字符串校验

本文主要记录查询参数的传递、特性以及字符串类型的数据校验相关内容查询参数 @app02.get("/stu02/query") def stu02_query(query: float = 0.01...): return {"query":query} 声明不属于路径参数的其他函数参数时，它自动解释为"查询字符串"参数可选参数 @app02.get("/stu02/query/select...: bool = True, **extra: Any, ) 传递列表 @app02.get("/stu02/query/querylist") def stu02_query_QueryList...return {"param_list":param_list} 该示例即请求会传递一个列表的参数，FastAPI接收并返回。...import Required app02 = APIRouter() # 查询参数 @app02.get("/stu02/query") def stu02_query(query: float

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使用FastAPI重写Django官网Polls教程

http://127.0.0.1:8000/items/{item}"采取str类型参数item和可选查询参数q。...好的，到目前为止还不错，我们现在将使用pydantic库来创建数据接口schema，它的主要作用是做类型强制检查，有点类似DRF的序列化器。...继续将以下代码添加到pollsapi/schemas.py class Config: SQLAlchemy 中的定义参数类型与 Pydantic 不同，在 SQLAlchemy 使用的是大写String...，并且将类型作为参数传递为此类=Column question_text = Column(String) 而Pydantic风格声明使用: 和小写的str。...= Depends(get_db)): return crud.get_all_questions(db=db) 注意在，返回对象列表，而不仅仅是一个对象，所以我们应该让我们的框架知道。

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从Function Calling到MCP：AI工具调用的范式级变化

""" # 构建提示词 prompt = f""" 你是一个智能助手，需要根据用户查询和可用工具，生成合适的工具调用请求。...请生成一个JSON格式的工具调用请求，包含工具名称、版本和参数。...，智能调用工具""" # 获取可用工具列表 tools_response = await self.list_mcp_tools() tools = tools_response.get...Schema定义工具的元数据和参数规范安全机制包括认证、授权、速率限制、审计日志和沙箱隔离等生态集成标准化的工具注册和发现机制，支持工具市场和生态建设 MCP v2.0 API端点详细说明...是 /tools/list GET 获取可用工具列表否 /tools/{tool_name} GET 获取特定工具信息否 /negotiate POST 进行能力协商否 /execute POST

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构建AI智能体：从单体智能到群体智能：A2A协议如何重塑人机协作新范式

A2A与传统API的对比优势动态性对比：传统API：静态接口，需要预先知道端点地址和参数A2A协议：动态发现，代理可运行时识别彼此能力语义化程度：传统API：通常缺乏机器可读的语义描述A2A协议：完整的...params: dict作用：定义任务请求的数据结构task_id: 任务唯一标识符params: 包含查询参数（日期、位置）1.3 模拟数据存储weather_db = { "2025-...: """通过A2A协议查询天气""" # 获取天气智能体能力描述 agent_card = requests.get( f"{self.weather_agent_url...流程详细说明3.1 阶段一：客户端请求接收与初始化3.1.1 请求接收过程客户端向高级篮球代理系统提交会议安排请求，请求中包含会议日期、参与者列表、场地类型等关键信息。...通过访问预定义的服务描述端点，获取天气代理的能力描述和接口规范，确保调用的准确性和兼容性。3.2.2.2 天气数据查询向天气代理提交包含目标日期和位置的查询请求。

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FastAPI 学习指南 - 为什么它代表了未来？

FastAPI 作为近几年崛起的高性能 Python Web 框架，完美契合了这些趋势：它原生支持异步编程，能充分利用现代服务器的多核资源；内置基于 Pydantic 的数据验证和自动生成的交互式 API...异步框架在处理 IO 密集型任务（如数据库查询、网络请求）时，无需等待单个请求完成即可处理下一个请求，大幅提升并发能力。...Pydantic 优化：数据验证基于 Pydantic 实现，底层使用 Rust 重写的核心逻辑，验证速度远超传统 Python 手动校验。..."} # 带路径参数的 GET 接口 @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str = None): """根据...item_id 查询物品，q 为可选查询参数""" return {"item_id": item_id, "q": q} # 启动命令（终端执行）：uvicorn main:app --reload

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数据库和ORMS：使用 Motor 跟 MongoDB 通信

查询 6. 更新、删除 7....__(cls, field_schema): field_schema.update(type="string") class MongoBaseModel(BaseModel):...查询 @app.get("/posts") async def list_posts( pagination: Tuple[int, int] = Depends(pagination)...pagination query = database['posts'].find({}, skip=skip, limit=limit) # find 第一个参数是过滤用的，我们要获取所有的...这是向列表属性添加元素的有用运算符 post_db = await get_post_or_404(post.id, database) return post_db 更多update操作

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FastAPI 构建 API 高性能的 web 框架（二）

q，可以是字符型也可以None不填，Query用来更多的补充信息，比如这个参数，默认值是None，最大长度50 1.2 多个参数 from typing import Annotated from fastapi...results.update({"q": q}) if item: results.update({"item": item}) return results 1.3 请求参数...在 OpenAPI 的路径操作中为响应添加一个 JSON Schema。并在自动生成文档系统中使用。...创建一个允许的源列表（由字符串组成）。将其作为「中间件」添加到你的 FastAPI 应用中。...("/") async def main(): return {"message": "Hello World"} allow_origins - 一个允许跨域请求的源列表。

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（入门篇）简析Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架

技术背景：Py3.6+，Starlette，Pydantic 其实不仅仅是 FastAPI ，就连 Sanic 也是基于 Flask 快速开发的 Web API 框架。...在 url 中进行查询 http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10 skip：查询的起始参数 limit：查询的结束参数 ? 成功返回查询列表。...查询参数类型转换 FastAPI 非常聪明，足以辨别路径参数和查询参数。...from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel # 请求主体类 class Item(BaseModel): name:...成功提交并返回 200 状态码请求主体+路径+查询参数，在请求主体的基础上加入 url 动态路径参数和查询参数 from fastapi import FastAPI from pydantic

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LlamaIndex使用指南

触发/查询(输入):它是来自客户的一个问题或请求，向系统发出信号，使其立即采取行动。这任务/动作(输出):在理解触发器或查询后，系统执行特定的任务来处理它。...2、询问阶段:运用你的知识在此阶段，根据查询从知识库中获取相关上下文，并将其与LLM的见解混合以生成响应。这不仅为LLM提供了最新的相关知识，也防止了幻觉。...代理:代理是自动决策制定者，通过工具包与世界进行交互，并通过动态的行动计划而不是固定的逻辑来完成任务。检索器:它们规定了根据查询从知识库中获取相关上下文的技术。...数据代理的两个组成部分是: 推理循环:指示代理的决策过程，决定使用哪些工具、它们的顺序，以及基于输入任务的每个工具调用的参数。工具抽象:代理与一组api或工具交互以获取信息或改变状态。...我们开始聊天我们首先要求它获取列的列表。代理执行python代码并使用pandas读取列名。

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解密prompt系列58. MCP - 工具演变 & MCP基础

工具调用解密：AI Agent的“感官”与“四肢”

LLM多智能体AutoGen教程6：Python typing是如何自动生成工具调用请求参数的？

FastAPI（8）- 请求体 Request Body

深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架

FastAPI从入门到实战（0）——初识FastAPI

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构建AI智能体：从单体智能到群体智能：A2A协议如何重塑人机协作新范式

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