CustomMCPServer について
CustomMCPServerは、PythonでMCPサーバーを構築し、AIエージェントに接続する方法を示すプロジェクトです。Python MCP Server SDKの参照情報とコード例を含みます。
主な機能
- 01Python MCPサーバーの例
- 02Python MCP Server SDKの参照情報
- 03リソース公開の例
- 04ツールとプロンプト定義の例
活用シーン
- 01Python MCPサーバーの構築を学習
- 02データベース操作用ツールを追加
MCP 対応
LLMアプリケーションにリソース、ツール、プロンプトを公開するMCPサーバーの例を示します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
CustomMCPServer
Python でカスタム MCP サーバーを構築し、AI エージェントに接続します。
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リソース:
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MCP サーバーは、基本的に LLM と AI ツールが相互に通信する方法です。Model Context Protocol を使うと、アプリケーションは標準化された方法で LLM にコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供と実際の LLM とのやり取りを分離できます。
# create a uv-managed project
$ uv init .
Initialized project `custommcpserver` at `C:\Users\abhis\Desktop\AIAgents\CustomMCPServer`
# Then add MCP to your project dependencies:
$ uv add "mcp[cli]"
# activate python environment as well
$ source .venv/scripts/activate
# You can install this server in Claude Desktop and interact with it right away by running:
# mcp install main.py
# since we're in this vs code we do
$ uv run mcp install main.py
[04/16/25 10:06:31] INFO Added server 'Demo' to Claude config
INFO Successfully installed Demo in Claude app
# go to claude app > File > settings > Developer > Edit Config - opens up some file and open that claude_desktop_config.json file
# we can see the mcp run main.py(path) is added in that file.
# the mcp server should show up on claude app - if it's not - we do the following
# close claude app - open task manager and search fo claude and right click & do end task.
# wait a sec & open the app again
# once the app loads , it spins up the mcp server and it shows on app - refer the image below & when you click on tool we can see the
# add tool and server:DEMO

高度な MCP サーバー
- 先に進む前に、MCP とは何か、基本から説明します。
- LLM アプリケーションにデータや機能を安全かつ標準化された方法で公開するサーバーを構築できます。LLM とのやり取りに特化して設計された Web API のようなものと考えてください。
- リソースを通じてデータを公開します(GET エンドポイントのようなもので、情報を LLM のコンテキストに読み込むために使われます)。
- ツールを通じて機能を提供します(POST エンドポイントのようなもので、コードを実行したり、副作用を発生させたりするために使われます)。
- プロンプトを通じてやり取りのパターンを定義します(LLM とのやり取りに再利用できるテンプレートです)。
- さらに多くの機能があります。
- LLM アプリケーションにデータや機能を安全かつ標準化された方法で公開するサーバーを構築できます。LLM とのやり取りに特化して設計された Web API のようなものと考えてください。
uv add black
# after creating new mcp server & tool
$ uv run mcp install adv_main.py
[04/16/25 10:44:02] INFO Added server 'AI Sticky Notes' to Claude config
INFO Successfully installed AI Sticky Notes in Claude app

- 上記の例から、作成したツールを活用して、さまざまなことができるとわかります。
- データベースに接続するツールを追加し、Claude にデータベースへ 100 人分の架空ユーザーを作成するよう依頼すれば、手作業でコピー&ペーストする必要はありません。さまざまな作業を自動化できます。
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。