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smithery-ai-cookbook-python-quickstart

smithery-ai-cookbook-python-quickstart

リモート
github.com/smithery-ai開発ツール2057 週間前に更新
リポジトリ

smithery-ai-cookbook-python-quickstart について

FastMCP と Python で構築された入門用のサンプル MCP サーバーで、Smithery での利用を想定しています。文字列内の指定文字の出現回数を数える count_character ツールを提供し、MCP サーバーの基本構成を学ぶ開発者に適しています。

主な機能

  1. 01FastMCP を用いた Python 実装
  2. 02count_character による文字カウントツール
  3. 03Smithery Playground でのテスト
  4. 04uv、poetry、pip によるインストール

活用シーン

  1. 01FastMCP で MCP サーバーを作成する方法の学習
  2. 02Smithery Playground でのツールのデバッグ
  3. 03シンプルなサーバーの Smithery へのデプロイ

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、テキスト内の指定文字の出現回数を数える count_character ツールを MCP クライアントに公開します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://server.smithery.ai/@smithery-ai/cookbook-python-quickstart/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://server.smithery.ai/@smithery-ai/cookbook-python-quickstart/mcp認証が必要

ツール

詳細

Character Counter MCP Server - Python クイックスタート

FastMCP と Python を使用して MCP サーバーを作成する、Smithery での動作を想定したシンプルな例です。

このサーバーでできること

このサーバーは、指定したテキストに特定の文字が何回出現するかを数える count_character という文字カウントツールを提供します。インタラクティブな開発には、Smithery Playground を使ってテストします。

前提条件

  • Python 3.12 以上
  • Python パッケージマネージャー(uv を推奨しますが、pip、poetry なども使用できます)
  • Node.js と npx(任意。Smithery Playground 用)

クイックスタート

  1. リポジトリをクローンします:

    git clone https://github.com/smithery-ai/smithery-cookbook.git
    cd smithery-cookbook/servers/python/quickstart
    
  2. 依存関係をインストールします:

    uv を使用する場合(推奨):

    uv sync
    

    poetry を使用する場合:

    poetry install
    

    pip を使用する場合:

    pip install -r requirements.txt
    
  3. サーバーを起動します:

    次の 2 つの方法があります。

    方法 A:サーバーのみを起動する

    # With uv
    uv run smithery dev
    # or use the shorter script alias:
    uv run dev
    
    # With poetry
    poetry run smithery dev
    # or use the shorter script alias:
    poetry run dev
    
    # With pip (after installing dependencies)
    smithery dev
    

    MCP サーバーが http://localhost:8081 で起動し、実行状態が維持されます。

    方法 B:サーバーを起動して Playground を開く(テストにおすすめ)

    # With uv
    uv run smithery playground
    # or use the shorter script alias:
    uv run playground
    
    # With poetry
    poetry run smithery playground
    # or use the shorter script alias:
    poetry run playground
    
    # With pip (after installing dependencies)
    smithery playground
    

    MCP サーバーが起動し、ブラウザーで Smithery Playground が自動的に開きます。そこで次のことができます。

    • MCP サーバーをリアルタイムで操作する
    • テキストや文字を変えて count_character ツールをテストする
    • リクエストとレスポンスの一連の流れを確認する
    • MCP ツールをすばやくデバッグして改善する

文字カウンターをテストする

「strawberry には r がいくつありますか?」 と尋ねてみてください。

  1. Smithery にデプロイします: MCP サーバーをデプロイするには:
    • コードを GitHub にプッシュします(smithery.yaml も含めてください)
    • https://smithery.ai/new でリポジトリを接続します

サーバーは HTTP 経由で利用でき、MCP 対応の任意のクライアントですぐに使用できます!

サーバーを停止する

ターミナルで Ctrl+C を押すと、サーバーが停止します。

コメント

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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。