mcp-uvicorn

mcp/lifespan.py

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+import asyncssh
+from contextlib import asynccontextmanager
+from collections.abc import AsyncIterator
+from dataclasses import dataclass
+from starlette.applications import Starlette
+# --- 1. SSH 连接参数 ---
+REMOTE_HOST = '202.121.182.208'
+REMOTE_USER = 'koko125'
+# 确保路径正确，Windows 路径建议使用正斜杠 '/'
+PRIVATE_KEY_PATH = 'D:/tool/tool/id_rsa.txt'
+INITIAL_WORKING_DIRECTORY = f'/cluster/home/{REMOTE_USER}/sandbox'
+
+
+# --- 2. 定义共享上下文 ---
+# 这个数据类将持有所有模块需要共享的资源
+@dataclass
+class SharedAppContext:
+    """在整个服务器生命周期内持有的共享资源"""
+    ssh_connection: asyncssh.SSHClientConnection
+    sandbox_path: str
+
+
+# --- 3. 创建生命周期管理器 ---
+# 这是整个架构的核心，负责在服务器启动时连接SSH，在关闭时断开
+@asynccontextmanager
+async def shared_lifespan(app: Starlette) -> AsyncIterator[SharedAppContext]:
+    """
+    为整个应用管理共享资源的生命周期。
+    """
+    print("主应用启动，正在建立共享 SSH 连接...")
+    conn = None
+    try:
+        # 建立 SSH 连接
+        conn = await asyncssh.connect(
+            REMOTE_HOST,
+            username=REMOTE_USER,
+            client_keys=[PRIVATE_KEY_PATH]
+        )
+        print(f"SSH 连接到 {REMOTE_HOST} 成功！")
+
+        # 使用 yield 将创建好的共享资源上下文传递给 Starlette 应用
+        # 服务器会在此处暂停并开始处理请求
+        yield {"shared_context": SharedAppContext(ssh_connection=conn, sandbox_path=INITIAL_WORKING_DIRECTORY)}
+
+    finally:
+        # 当服务器关闭时，yield 之后的代码会被执行
+        if conn:
+            conn.close()
+            await conn.wait_closed()
+            print("共享 SSH 连接已关闭。")