FastMCP: Support dynamic annotation updates

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#1,475 aberta em 13/10/2025 2 comentários 1 reação 0 responsáveis Ver no GitHub

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Avaliação

Dificuldade: 5/5
Tempo estimado: Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes: 35/100

Tipo de issue: Funcionalidade
Clareza: Precisa de esclarecimento
Status de atividade: Estagnada
Stack de tecnologia: python
Domínio: api

Direção de pesquisa

Comece pelo caminho de registro de @mcp.resource() do FastMCP e pelo comportamento de list_resources() mencionado na issue. Compare as abordagens propostas de atualização em runtime, callable e retorno do handler e, em seguida, defina como uma implementação manteria atuais para os clientes as anotações audience, priority e lastModified.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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 If the file updates tomorrow, clients see outdated metadata.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

Linguagem predominante: Python
Estrelas: 24.3k
Forks: 4k
Merge médio: 1d 11h
PRs com merge (30d): 30

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Primeiros passos

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