MCPServerApp

MCPServerApp

.NET 9 で構築された包括的な Model Context Protocol（MCP）サーバーアプリケーションです。テキスト処理、クリエイティブライティング、分析、ビジネスアプリケーション向けの、AI を活用した 50 以上のツールを備えています。

🚀 特長

• AI を活用した 50 以上のツール：さまざまなタスクに対応する、IChatClient を利用した幅広いツール群
• テキスト分析：感情分析、バイアス検出、読みやすさの評価、文章の改善
• クリエイティブライティング：物語の生成、詩の作成、キャラクター開発、対話のシミュレーション
• ビジネスツール：メール件名の生成、お客様の声、スローガン、商品名
• 教育：概念の説明、チュートリアルの概要、ディベートの論点、記憶を助ける工夫
• 言語処理：翻訳、韻の生成、単語の連想、代替案の提案
• コミュニケーション：会話のきっかけ、アイスブレイク、面接の質問

🛠️ 技術スタック

• .NET 9：最新の .NET フレームワーク
• Model Context Protocol（MCP）：AI ツール向けの通信プロトコル
• Microsoft.Extensions.AI：AI の抽象化機能とチャットクライアントのサポート
• Docker：コンテナー化のサポート
• C#：主要なプログラミング言語

📋 前提条件

• .NET 9 SDK
• Docker（任意。コンテナー化したデプロイに使用）
• AI サービスプロバイダー（IChatClient の機能に必要）

🏃‍♂️ クイックスタート

1. クローンとビルド

git clone <repository-url>
cd MCPServerApp
dotnet build

2. アプリケーションの実行

dotnet run

3. Docker でのデプロイ（任意）

docker build -t mcpserverapp .
docker run -p 8080:8080 mcpserverapp

🔧 設定

このアプリケーションは、標準的な .NET の設定パターンを使用します。以下を設定できます。

• AI サービスのエンドポイント
• ログレベル
• サーバー設定

設定は、以下を通じて指定できます。

• appsettings.json
• 環境変数
• コマンドライン引数
• ユーザーシークレット（開発用）

📚 利用可能なツール

テキスト分析と処理

• AnalyzeSentiment：テキストの感情的な傾向を分析します
• AnalyzeWritingTone：文章の内容のトーンとスタイルを評価します
• AnalyzeReadability：テキストの読みやすさを評価し、改善案を提案します
• AnalyzeBiasInText：潜在的なバイアスや偏りのある表現を特定します
• AnalyzeEmotionalTone：感情的なニュアンスや雰囲気を分析します
• AnalyzeArgumentStructure：議論の論理構造を調べます
• ImproveWriting：文章をより良くするための提案を行います
• TranslateText：言語間でテキストを翻訳します

クリエイティブライティングとコンテンツ

• GeneratePoem：さまざまなスタイル（俳句、ソネット、自由詩、リメリック）で詩を作成します
• GenerateStory：指定したパラメーターに基づいて短編小説を生成します
• CreateCharacterProfile：創作向けの詳細なキャラクタープロフィールを作成します
• SimulateDialogue：登場人物同士のリアルな会話を作成します
• GenerateJoke：さまざまなスタイル（しゃれ、一言ジョーク、ノックノック・ジョーク、親父ギャグ）でユーモアを作成します
• GenerateMotivationalQuote：人を励ます名言を作成します
• GenerateCreativePrompts：さまざまなメディア向けの創作のヒントを提供します
• CreateMetaphors：概念を表すメタファーや類推を生成します

ビジネスと専門分野

• GenerateSlogan：印象に残るスローガンやタグラインを作成します
• GenerateProductNames：商品やサービスの創造的な名前を考案します
• GenerateEmailSubjects：目を引くメールの件名を作成します
• GenerateTestimonials：現実味のあるお客様の声を作成します
• CreateUserPersonas：デザインやマーケティング向けの詳細なユーザーペルソナを作成します
• GenerateHashtags：関連性の高いソーシャルメディア用ハッシュタグを作成します

教育と解説

• ExplainConcept：対象者のレベルに合わせて概念を説明します
• GenerateQuestions：さまざまな状況に応じた、考えを深める質問を作成します
• CreateTutorialOutline：体系的な学習概要を生成します
• GenerateDebatePoints：ディベートのテーマに対する論点を考案します
• CreateMemoryDevice：記憶術や記憶を助ける方法を作成します
• CreateAnalogyChain：複雑な概念を段階的に説明する類推の連鎖を構築します

言語とコミュニケーション

• GenerateRhyme：入力された単語と韻を踏む単語を検索します
• CreateWordAssociations：意味的な単語のつながりを生成します
• GenerateAlternatives：代替となる単語、フレーズ、またはアプローチを提示します
• CreateConversationStarters：さまざまな状況に合わせた会話のきっかけを生成します
• GenerateIcebreakers：グループ向けのアイスブレイク活動を作成します
• CreateAcronym：覚えやすい頭字語を作成するか、既存の頭字語を展開します

ユーティリティとヘルパーツール

• Echo：基本的なメッセージのエコー機能
• ReverseEcho：テキストを逆順にして返します
• Yell：テキストを大文字に変換します
• WordCount：テキスト内の単語数を数えます
• CharCount：文字数を数えます（スペースを除く）
• VowelCount：テキスト内の母音を数えます
• Repeat：メッセージを複数回繰り返します
• IsPalindrome：テキストが回文かどうかを確認します
• TitleCase：テキストをタイトルケースに変換します
• ExtractDigits：テキストから数字を抽出します
• LongestWord：テキスト内で最も長い単語を検索します
• Replace：テキスト内の部分文字列を置換します
• ToLowerCase：小文字に変換します
• ToUpperCase：大文字に変換します
• Trim：先頭と末尾の空白を削除します
• Contains：部分文字列が含まれているか確認します
• SplitIntoWords：テキストを単語の配列に分割します
• JoinWords：単語の配列を結合して文字列にします
• SummarizeContentFromUrl：ウェブコンテンツをダウンロードして要約します

データと専門分野

• GetMonkey：名前からサルの情報を取得します
• GetMonkeys：利用可能なサルの一覧を表示します

🎯 ツールカテゴリの概要

カテゴリ	ツール数	主なユースケース
テキスト分析	8	コンテンツの評価、改善案の提示、バイアスの検出
クリエイティブライティング	12	物語の作成、詩、キャラクター開発、ユーモア
ビジネスツール	6	マーケティング文案、ブランディング、顧客向けコンテンツ
教育	6	学習教材、解説、記憶補助
言語処理	8	翻訳、言葉遊び、意味分析
コミュニケーション	6	社交、ビジネスネットワーキング
ユーティリティ関数	18	テキスト操作、基本的な処理
専門分野	2	専門的なデータ取得

🔍 ツールの使用例

感情分析

var result = await AnalyzeSentiment(server, "I absolutely love this new feature!", cancellationToken);
// Returns: Sentiment Analysis: Positive (95% confidence) - Expresses strong enthusiasm...

クリエイティブライティング

var poem = await GeneratePoem(server, "autumn leaves", "haiku", cancellationToken);
// Returns: HAIKU - autumn leaves: Golden leaves falling...

ビジネスコンテンツ

var slogans = await GenerateSlogan(server, "eco-friendly water bottles", "inspirational", 3, cancellationToken);
// Returns: INSPIRATIONAL Slogans for eco-friendly water bottles: ...

🏗️ アーキテクチャ

プロジェクト構成

MCPServerApp/
├── Tools/
│   ├── EchoTool.cs          # Main tool collection (50+ tools)
│   └── MonkeyTools.cs       # Domain-specific tools
├── Models/
│   └── Monkey.cs            # Data models
├── Services/
│   └── MonkeyService.cs     # Business logic services
├── Contexts/
│   └── MonkeyContext.cs     # Data context
└── Program.cs               # Application entry point

主なコンポーネント

• McpServerTool 属性：メソッドを利用可能な MCP ツールとして指定します
• IChatClient 統合：テキスト処理に AI の機能を活用します
• 依存性注入：サービス管理に .NET DI コンテナーを活用します
• 構成システム：複数の構成ソースに対応します

🧪 開発

新しいツールの追加

1. 適切なツールクラスに新しい静的メソッドを作成します
2. 名前と説明を指定して [McpServerTool] 属性を追加します
3. [Description] 属性を使ってパラメーターの説明を記述します
4. 適切な場合は IChatClient を使ってツールのロジックを実装します

例：

[McpServerTool(Name = "MyNewTool"), Description("Description of what the tool does")]
public static async Task<string> MyNewTool(
    IMcpServer thisServer,
    [Description("Input parameter description")] string input,
    CancellationToken cancellationToken = default)
{
    // Tool implementation
    ChatMessage[] messages = [
        new(ChatRole.System, "System prompt for the AI"),
        new(ChatRole.User, $"User prompt with {input}")
    ];
    
    ChatOptions options = new()
    {
        MaxOutputTokens = 200,
        Temperature = 0.5f,
    };
    
    var response = await thisServer.AsSamplingChatClient().GetResponseAsync(messages, options, cancellationToken);
    return $"Result: {response}";
}

テスト

# Run tests
dotnet test

# Build and run
dotnet build
dotnet run

📄 ライセンス

このプロジェクトは、LICENSE.txt に記載された条件に基づいてライセンスされています。

🤝 貢献

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します
3. 変更を加えます
4. 該当する場合はテストを追加します
5. プルリクエストを送信します

📞 サポート

質問、問題、貢献については、プロジェクトのイシュートラッカーまたはドキュメントを参照してください。

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.NET 9 と Model Context Protocol を使用して ❤️ を込めて構築