background-tasks

# 后台任务 > 使用进度跟踪功能异步运行长时间操作 > **提示：** 后台任务需要 `tasks` 可选扩展。请参阅下方的 [安装说明](#enabling-background-tasks)。 FastMCP 实现了 MCP 后台任务协议 ([SEP-1686](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/utilities/tasks))，只需更改一个装饰器，即可为您的服务器提供生产就绪的分布式任务调度器。 > **提示：** **什么是 Docket？** FastMCP 的任务系统由 [Docket](https://github.com/chrisguidry/docket) 提供支持，该系统最初由 [Prefect](https://prefect.io) 构建，用于驱动 [Prefect Cloud](https://www.prefect.io/prefect/cloud) 的托管任务调度和执行服务，每天处理数百万个并发任务。Docket 现已向社区开源。 ## 什么是 MCP 后台任务？ 在 MCP 中，所有组件交互默认都是阻塞的。当客户端调用工具、读取资源或获取提示词时，它会发送请求并等待响应。对于耗时几秒或几分钟的操作，这会导致糟糕的用户体验。 MCP 后台任务协议通过以下方式解决了这个问题，允许客户端： 1. **启动** 一个操作并立即接收任务 ID 2. **跟踪** 操作运行时的进度 3. **检索** 完成后的结果 FastMCP 为您处理了所有这些工作。只需在装饰器中添加 `task=True`，您的函数即可获得完整的后台执行能力，包括进度报告、分布式处理和水平扩展。 ### MCP 后台任务与 Python 并发 您始终可以在 FastMCP 服务器中使用 Python 的并发原语（asyncio、线程、多进程）或外部任务队列。FastMCP 只是 Python——您可以随心所欲地运行代码。 MCP 后台任务则不同：它们是 **协议原生** 的。这意味着支持任务协议的 MCP 客户端可以通过标准 MCP 接口启动操作、接收进度更新并检索结果。协调工作发生在协议层面，而不是您的应用程序代码内部。 ## 启用后台任务 后台任务需要 `tasks` 扩展： bash pip install "fastmcp[tasks]>=3.0.0rc1" 在任何工具、资源、资源模板或提示词装饰器中添加 `task=True`。这会将该组件标记为支持后台执行。 python} import asyncio from fastmcp import FastMCP mcp = FastMCP("MyServer") @mcp.tool(task=True) async def slow_computation(duration: i