Demo de MCP Servers con Chainlit について
ChainlitのチャットアプリでMCPサーバーを試すためのデモ環境です。Azure OpenAIの認証情報を使い、チャットにfilesystemサーバーを追加する例を示します。
主な機能
- 01ChainlitチャットでMCPサーバーを試用
- 02チャット画面からMCPサーバーを追加
- 03Azure OpenAIの認証情報を利用
- 04Dev Containerで実行
活用シーン
- 01チャット環境でMCPサーバーをテスト
- 02filesystemサーバーでファイルを作成・保存
MCP 対応
チャット画面からMCPサーバーを追加して利用できます。filesystemサーバーが例として示されています。
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。
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。
ツール
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
Chainlit を使用した MCP サーバーのデモ
開発者の皆さん、こんにちは 👋🏻！このリポジトリでは、Chainlit を使用して MCP サーバーを試せる環境を利用できます。必要なのは、.azure.env ファイルに Azure Open AI のモデルの認証情報を追加することだけです。
このリポジトリは Dev Containers で動作するため、ローカルマシンに何もインストールする必要はありません。リポジトリを VSCode で開き、コンテナーで開くオプションを選択してください。
起動したら、.azure.env ファイルに Azure Open AI のモデルの認証情報を追加してください。
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
OPENAI_API_VERSION=
AZURE_OPENAI_MODEL=
次のコマンドを実行して、Chainlit でアプリケーションを起動します。
chainlit run app.py -w
チャットの一部として、MCP サーバーを追加できるアイコンが表示されます。
filesystem などの例を追加できます。
名前を Filesystem に設定し、次のコマンドを実行します。
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /workspaces/chainlit-demo
設定は次のようになります。
次のように質問します。
Puedes crearme un poema sobre Model Context Protocol Servers y guardarlo en el archivo poema.txt
結果は次のようになります。
それではまた 👋🏻！
コメント
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。