FastMCP: Support dynamic annotation updates

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#1,475 aperta il 13/10/2025 2 commenti 1 reazione 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà: 5/5
Tempo stimato: Più di una settimana
Idoneità per principianti: 35/100

Tipo di issue: Funzionalità
Chiarezza: Da chiarire
Stato di attività: Ferma
Stack tecnologico: python
Ambito: api

Direzione di ricerca

Inizia con il percorso di registrazione FastMCP di @mcp.resource() e il comportamento di list_resources() menzionato nell’issue. Confronta gli approcci proposti di aggiornamento a runtime, callable e restituzione dell’handler, quindi definisci come un’implementazione manterrebbe aggiornate per i client le annotazioni audience, priority e lastModified.

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

Descrizione

enhancement improves spec compliance P2

Problem

FastMCP will support resource annotations (audience, priority, lastModified) via the @mcp.resource() decorator (see #1468). However, annotations are set once at decoration time and cannot be updated as the server runs.

This is problematic for lastModified especially. If you annotate a file resource, there's no easy way to keep the timestamp current as the file changes:

@mcp.resource("file://docs/readme.md", annotations=Annotations(
    audience=["user"],
    lastModified="2025-01-12T15:00:58Z"
))
def read_readme() -> str:
    return open("readme.md").read()

Once deployed, this annotation is stale. If the file updates tomorrow, clients see outdated metadata.

Solution

Allow annotations to be updated dynamically. Possible approaches:

Provide a method to update resource annotations at runtime
Allow annotation callables/lambdas that compute values on each list_resources() call
Return fresh annotations from resource handler functions

This would enable:

Accurate lastModified timestamps from file mtimes
Dynamic audience/priority based on server state
Better integration with external data sources

Issue written by Claude, reviewed by @maxisbey

Lingua principale: Python
Stelle: 24.3k
Fork: 4k
Merge medio: 1g 11h
PR unite (30g): 30

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Come iniziare

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