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MCP-Model-Context-Protocol-Projects

MCP-Model-Context-Protocol-Projects

ローカル
github.com/manojshipra開発ツール079 週間前に更新

MCP-Model-Context-Protocol-Projects について

MCP クライアントとサーバーを学ぶための Python プロジェクトで、Streamlit インターフェースを備えたマルチモーダルアシスタントクライアントを含みます。Python コード実行ツールと、MCP SSE サーバーからのリアルタイム天気情報を組み合わせています。

主な機能

  1. 01Streamlit による MCP クエリ画面
  2. 02サンドボックスでの Python コード実行
  3. 03SSE によるリアルタイム天気情報

活用シーン

  1. 01インタラクティブな画面で MCP サーバーに問い合わせ
  2. 02MCP ツールを通じた Python コードの実行
  3. 03ストリーミング形式の天気情報の確認

MCP 対応

Streamlit インターフェースから MCP サーバーに問い合わせます。Python 実行ツールを含み、天気情報の取得では MCP SSE サーバーに接続します。

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。

リポジトリ

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

MCP-Model-Context-Protocol-Projects

Model-Context-Protocol(MCP)フレームワーク上に構築されたマルチモーダルアシスタントクライアントです。Python コードの実行、Server-Sent Events(SSE)を介したリアルタイムの天気情報の取得などを行うツールを備えています。

目次

機能

  • 天気情報 SSE ツール:MCP SSE サーバーに接続し、リアルタイムの天気情報をストリーミングします。
  • Streamlit フロントエンド:MCP サーバーにクエリを送信するためのインタラクティブな UI です。
  • Python 実行ツール:MCP を介して Python コードをサンドボックス内で実行するツールです。

はじめに

前提条件
  • Python 3.9 以降
  • pip パッケージマネージャー
  • 有効な Groq API キー
インストール
  1. このリポジトリをクローンします。
  2. 仮想環境を作成して有効化します(任意ですが、推奨します)。
    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate
    
  3. 依存関係をインストールします。
    pip install -r requirements.txt
    
設定

プロジェクトのルートに、Groq API キーのみを含む .env ファイルを作成します。 .env ファイルは mcp-client フォルダー内に作成してください。

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

使い方

天気情報 SSE ツールの実行

このツールは MCP SSE サーバーに接続し、リアルタイムの天気情報を出力します。

cd mcp-server
python3 weather.py
Streamlit UI の起動

MCP サーバーにクエリを送信するためのインタラクティブなフロントエンドを起動します。

cd mcp-client
streamlit run main.py

要件

requirements.txt を参照してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。

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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。