BasicMcpServer: MCP Server Implementation Resources

BasicMcpServer：MCP サーバー実装リソース

このリポジトリには、主に次の3つの目的があります。

1. シンプルな MCP サーバーの例：自分のニーズに合わせてクローンし、変更できる基本的なリファレンス実装です
2. Docker コンテナ化のデモ：エンドツーエンドテストを含め、Docker で MCP サーバーをセットアップする方法を紹介します
3. セットアップの自動化：Jira 連携など、より複雑な MCP サーバーを生成するスクリプトを提供します

MCP の参考資料

この実装の参考にした主なリソースです。

• MCP のドキュメント - Model Context Protocol の公式ドキュメントと概要
• Python SDK リポジトリ - MCP の公式 Python SDK
• MCP HTTP クライアントの例 - このリポジトリのテストコードの開発に役立ったリファレンス実装

内容

1. ベースとなる MCP サーバー：基本的なツールを備えたシンプルなリファレンス実装
2. Docker 設定：マルチステージビルドによるコンテナ化のセットアップ
3. エンドツーエンドテスト：適切な MCP サーバーのテスト方法のデモ
4. setup_jira_mcp_server.sh：Jira と連携する MCP サーバーを生成するスクリプト
5. mcp_server_implementation_guide.md：MCP サーバー実装の包括的なガイド

はじめに

オプション 1：基本的な MCP サーバーをテンプレートとして使う

最も簡単な方法は、このリポジトリをクローンして、ニーズに合わせて変更することです。

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

# Modify src/server.py to implement your custom tools and resources
# Update config.py with your required environment variables
# Run with Docker or directly with Python

オプション 2：Docker ベースの MCP サーバー実装を学ぶ

Docker 設定とエンドツーエンドテストを確認し、以下について理解します。

• 効率的なイメージを作成するためのマルチステージ Docker ビルド
• コンテナ設定のベストプラクティス
• MCP サーバーのテストパターン

オプション 3：Jira MCP サーバーを生成する

完全な Jira MCP サーバーのプロジェクト構成を作成するには、次の手順を実行します。

1. セットアップスクリプトに実行権限を付与します（すでに設定済みです）。

   chmod +x setup_jira_mcp_server.sh
   

2. スクリプトを実行します。

   ./setup_jira_mcp_server.sh
   

   コマンドラインオプション：

   Usage: ./setup_jira_mcp_server.sh [OPTIONS]
   
   Options:
     -n, --name NAME     Specify project name (default: jira-mcp-server)
     --no-git            Skip Git repository initialization
     --no-github         Skip GitHub repository creation
     -h, --help          Show help message
   

3. スクリプトの実行後に表示される手順に従います。

   • 新しく作成されたプロジェクトディレクトリに移動します
   • .env ファイルで Jira の認証情報を設定します
   • Docker コンテナをビルドして実行します

スクリプトは次の処理を自動的に実行します。

• 必要なファイルをすべて含む完全なプロジェクト構成を作成します
• （--no-git が指定されていない場合）Git リポジトリを初期化します
• （GitHub CLI がインストールされ、認証済みの場合）GitHub リポジトリを作成し、コードをプッシュします
• 必要なすべてのスクリプトに実行権限を付与します

これにより、Jira と連携する、より複雑な MCP サーバーの例が作成されます。このサーバーを使うと、AI アシスタントが MCP プロトコルを通じて Jira インスタンスを操作できます。

オプション 4：MCP サーバーの実装について理解する

MCP サーバーの仕組みや実装方法について詳しく学びたい場合は、次の手順を実行します。

1. mcp_server_implementation_guide.md の包括的なガイドを読みます
2. このガイドでは、次の内容を扱います。
   • プロジェクトの構成とセットアップ
   • FastMCP を使った MCP サーバーの実装
   • Docker によるコンテナ化
   • テスト戦略
   • デプロイオプション
   • ベストプラクティス

他のサービス向けにカスタマイズする

Jira MCP サーバーは、他のサービス向けの MCP サーバーを作成する際のテンプレートとして使用できます。

1. セットアップスクリプトを使って Jira MCP サーバーのプロジェクトを生成します
2. Jira 固有のコードを、対象サービス向けのコードに置き換えます。
   • src/services/ を変更して、対象サービスとの連携を実装します
   • src/server.py を更新して、対象サービスのツールとリソースを定義します
   • src/config.py を更新して、必要な設定変数を追加します
   • .env.example を適切な環境変数で更新します

MCP とは？

Model Context Protocol (MCP) は、AI アシスタントと外部サービス間の通信標準です。AI アシスタントが以下のことを行えるようにします。

• アクションを実行するツールを発見して呼び出す
• 情報を提供するリソースにアクセスする
• 標準化されたインターフェースを通じて外部システムとやり取りする

MCP サーバーを実装すると、AI アシスタントがサービスやデータにアクセスできるようになり、その機能を拡張できます。このリポジトリでは公式 Python SDKを使用し、MCP サーバー実装のベストプラクティスに従っています。

前提条件

• Python 3.11 以降
• Docker（コンテナ化されたデプロイ用）
• サービス固有の API 認証情報

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとで提供されています。