FastMCP（Python）中资源与提示词的使用问题及模型兼容性咨询

看起来你在使用FastMCP对接DeepSeek和Claude时碰了个棘手的问题——明明连好了MCP服务器，但这俩模型完全没法调用你预设的资源和提示词，只能触发工具函数，搜遍谷歌也没找到现成例子，难免会怀疑是不是LLM本身不支持，太闹心了。

先从你的代码来看，你初始化FastMCP时传了"返回今日天气"作为第一个参数，我得先提醒你：先确认这个参数到底是不是全局的模型提示词？有些MCP框架里，初始化时的这个字符串可能只是用于本地工具的匹配触发词，而不是会被传递给后端模型的系统提示词。你可以翻一下FastMCP的本地文档或者源码注释，看看这个参数的具体作用——要是它只是用来告诉FastMCP“什么时候调用这个工具”，那模型自然收不到你的提示词，更别说读取资源了。

再说说模型兼容性的事儿：MCP本身是个比较新的协议，不同LLM厂商的实现细节差异很大。目前DeepSeek和Claude对MCP的支持可能还只停留在基础工具调用的层面，对“资源（比如知识库片段、文档资源）”和“自定义提示词传递”这部分的逻辑，可能还没完全适配。简单说就是，它们能听懂MCP发来的“调用工具”指令，但没处理“顺便带上这些提示词和资源”的额外要求。

给你几个实用的解决方向：

• 先做个小验证：换用对MCP支持更完善的模型（比如GPT-4系列）试试，如果用它能正常读取资源和提示词，那基本可以确定是DeepSeek和Claude的适配问题，而非你的代码或FastMCP的问题。
• 手动注入提示词和资源：如果FastMCP没有提供直接设置全局提示词的方法，你可以自己在工具函数里做一层封装——比如在工具函数返回结果前，把你需要的提示词和资源内容拼接到返回的字符串里，让模型在生成最终回答时能读到这些信息。比如：

  @mcp.tool()
  def get_weather(address: str) -> str:
      """
      查询今日天气
      address:str 要查询的地区
      """
      # 这里假设你有预设的提示词和资源
      custom_prompt = "请用口语化的方式返回天气结果，不要太官方"
      resource_info = f"当前地区{address}的历史天气数据显示今日多为晴天"
      # 模拟获取天气的逻辑
      weather_result = f"{address}今日晴，气温22-30℃"
      # 把提示词、资源和结果拼在一起返回
      return f"{custom_prompt}\n参考资源：{resource_info}\n查询结果：{weather_result}"
  

• 检查FastMCP的资源传递方式：如果你是想让模型读取外部资源（比如本地文档），得确认FastMCP有没有提供专门的资源加载接口——有些MCP框架需要你显式调用mcp.add_resource()之类的方法来注册资源，而不是默认就能让模型读取。要是漏了这一步，模型自然找不到资源。

总之，目前这个情况大概率是模型对MCP协议的适配不完善，加上可能对FastMCP的参数逻辑理解不到位导致的。先从参数验证和手动注入这两个方向试试，应该能找到突破口。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者li li