🧠 MCP Server Practice

🧠 MCP サーバーの実践例

FastMCP を活用したモジュール式の FastAPI ベースサーバーです。AI ツール、数学演算、Web 検索、音声応答の生成、外部 API 連携の実用的な実装例を紹介します。

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🚀 主な機能

🔧 数学ユーティリティ

• add(a, b)：2 つの整数の合計を返します。
• multiply(a, b)：2 つの整数の積を返します。

🌤️ WeatherAPI 連携

• get_weather(city)：WeatherAPI を使用して、指定した都市の最新の天気データを取得します。

🌐 Web 検索（OpenAI ツール経由）

• web_search(query)：OpenAI の Web 検索ツールを使用してリアルタイムで Web を検索し、簡潔な結果を返します。

🔊 音声応答の生成

• audio_query(text)：OpenAI の gpt-4o の音声機能を使用して、テキストのクエリを音声（WAV 形式）に変換します。音声ファイルは /audio フォルダーに自動保存されます。

🙋‍♂️ カスタムリソースの例

• greeting://{name}：リソースベースのルートを使用して、名前に合わせたあいさつ文を返します。

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🛠️ 使用技術

• FastMCP：ツールベースのワークフロー向けのサーバーインターフェースです。
• FastAPI：高性能 API 向けの Web フレームワークです。
• OpenAI：AI ベースの検索、チャット、音声生成を提供します。
• WeatherAPI：リアルタイムの天気情報を取得する外部 API です。
• Python + dotenv：スクリプトの実行と環境変数の安全な取り扱いに使用します。

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💻 動作の仕組み

各ツールは @mcp.tool() デコレーターを使用して定義され、AI エージェントや CLI ツールから呼び出せるインターフェースとして利用できます。サーバーは次のコマンドで起動します。

mcp.run(transport="stdio")