MCP的logging和progress功能具体是如何实现的？

前言 截至目前（2025年9月19日），除了基础的Prompt、Resource和Tool概念，FastMCP还提供了以下功能：Sampling、Elicitation、Roots、Logging、Progress、Proxy、Middleware、Composition和Authentication等功能 Sampling，采样，在server端调用client的llm，实现功能解耦 Elicition，征询，实现人工介入 Roots，Client告知Server可访问的资源 Logging，将Server日志发送给Client Progress，Server端将进度发送给Client Proxy，代理其它MCP Server Middleware，拦截MCP通信中的请求和响应 Composition，Server端将多个servers组合成一个server对外提供 Authentication，Client和Server之间安全认证 其中Sampling和Elicitation在我的实际开发中用到的比较多，所以我在前面章节中单独拎出来介绍了。FastMCP官方文档也说了Authentication还在迅速迭代中，虽然已经有了相关文档，但本文暂时就不涉及了，等这个功能稳定了再具体细说。剩下的功能会在本文中一次性全部介绍完，篇幅较长，可以根据章节名跳转到自己需要关注的内容。本文大部分参考自官方文档。 Roots Roots 是客户端向服务器告知其可访问资源的一种机制。服务器可利用此信息调整行为或提供更相关的响应。 静态Roots from fastmcp import Client client = Client( "my_mcp_server.py", roots=["/path/to/root1", "/path/to/root2"] ) 动态Roots from fastmcp import Client from fastmcp.client.roots import RequestContext async def roots_callback(context: RequestContext) -> list[str]: print(f"Server requested roots (Request ID: {context.request_id})") return ["/path/to/root1", "/path/to/root2"] client = Client( "my_mcp_server.py", roots=roots_callback ) Logging Logging，从服务器向 MCP 客户端发送消息。FastMCP提供了一个logger（fastmcp.utilities.logging.get_logger()），也可以用python标准库的logging。 服务器日志功能允许 MCP 工具向客户端发送调试（debug）、信息（info）、警告（warning）和错误（error）级别的消息。这有助于用户了解函数执行过程，在开发和运行阶段辅助调试。一般用于以下场景： 调试：发送详细的执行信息，帮助诊断问题 进度可见性：让用户了解工具当前正在执行的操作 错误报告：向客户端传达问题及其上下文 审计追踪：为合规或分析目的生成工具执行记录 与标准 Python 日志不同，MCP 服务器 Logging 会直接将消息发送至客户端，使其在客户端界面或日志中可见。 Server 示例 在任意tool函数中使用Context提供的日志方法： from fastmcp import FastMCP, Context mcp = FastMCP("custom") @mcp.tool async def analyze_data(data: list[float], ctx: Context) -> dict: """通过全面日志记录分析数值数据。