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MCP Server Demo

MCP Server Demo

ローカル
github.com/never2average生産性081 週間前に更新

MCP Server Demo について

Kafkaのタスクキューを基盤とするMCPタスク管理デモで、AIエージェントによるタスクや通知の操作を想定しています。タスク管理、通知処理、Kafkaメッセージのバックグラウンド処理を備えています。

主な機能

  1. 01タスクの作成・更新・完了
  2. 02タスク優先度の変更
  3. 03タスク状態と詳細の確認
  4. 04通知と既読状態の管理
  5. 05Kafkaによるイベント処理

活用シーン

  1. 01AIエージェントによる未処理タスクの確認と対応
  2. 02優先度の変更と進捗の追跡
  3. 03通知の確認と既読化

MCP 対応

AIエージェント向けに、キュー取得、タスク状態の操作、通知確認などのツールを公開します。

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 サーバーのデモ

MCP(Model Control Protocol)と Kafka を使用した、本番環境対応のタスク管理システムです。

概要

このプロジェクトでは、MCP を使用して AI エージェントが Kafka ベースのタスクキューとやり取りできる、堅牢なタスク管理システムを紹介します。このシステムでは、次のことができます。

  • タスク管理(タスクの作成、更新、完了)
  • 通知の処理
  • Kafka によるリアルタイムイベント処理

機能

  • タスク管理:本番タスクの作成、更新、優先順位付け、完了
  • 通知システム:優先度レベルに対応したリアルタイム通知
  • Kafka 連携:信頼性の高いメッセージキューイングとイベントストリーミング
  • MCP ツール:タスクおよび通知の操作に対応した AI 向けインターフェース
  • コンシューマーサービス:Kafka メッセージのバックグラウンド処理

要件

  • Python 3.13+
  • Kafka クラスター(ローカルまたは AWS MSK)
  • Confluent Kafka Python クライアント

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-demo.git
cd mcp-server-demo

# Install dependencies
pip install -e .

設定

kafka_config.py の Kafka 設定を、実際の Kafka クラスターの詳細に合わせて更新してください。

KAFKA_CONFIG = {
    'bootstrap.servers': 'your-kafka-bootstrap-servers',
    'security.protocol': 'SASL_SSL',
    'sasl.mechanisms': 'SCRAM-SHA-512',
    'sasl.username': 'your-username',
    'sasl.password': 'your-password',
}

使用方法

サーバーの起動
python main.py
テストデータの読み込み

サンプルのタスクと通知をシステムに登録するには、次の手順を実行します。

python kafka_test_data.py
MCP ツール

このシステムは、AI エージェント向けに次の MCP ツールを公開します。

タスク管理
  • fetch_queue:保留中のタスク一覧を取得します
  • change_task_priority:タスクの優先度を更新します
  • pickup_task:タスクを進行中としてマークします
  • complete_task:タスクを完了としてマークします
  • get_task_details:タスクの詳細情報を取得します
  • check_task_status:タスクの現在の状態を確認します
通知管理
  • check_notification_count:未読通知の件数を取得します
  • get_notification_list:フィルターされた通知一覧を取得します
  • mark_notification_as_read:通知を既読としてマークします

アーキテクチャ

このシステムは、複数のコンポーネントで構成されています。

  • MCP サーバー:AI エージェントがシステムとやり取りするためのツールを公開します
  • Kafka プロデューサー:Kafka トピックにメッセージを送信します
  • Kafka コンシューマー:Kafka トピックからメッセージを処理します
  • タスクサービス:タスク管理のビジネスロジックを担います
  • 通知サービス:通知処理のビジネスロジックを担います

開発

プロジェクト構成
mcp-server-demo/
├── main.py                # MCP server initialization
├── kafka_config.py        # Kafka configuration
├── consumer_service.py    # Kafka consumer services
├── task_service.py        # Task management logic
├── notification_service.py # Notification handling logic
└── kafka_test_data.py     # Test data generator

ライセンス

MIT ライセンス

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。お気軽にプルリクエストを送信してください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。