🌦️ Weather MCP (Model Context Protocol) Demo

🌦️ Weather MCP（Model Context Protocol）デモ

このプロジェクトでは、OpenAI のエージェントを使用するクライアントと専用の MCP サーバーで構成される、天気情報向けの Model Context Protocol（MCP） システムの実装を紹介します。このシステムでは、GPT-4 を利用した自然言語インターフェースを通じて、ユーザーが天気情報を問い合わせることができます。

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🌟 概要

このプロジェクトは、次の 2 つの主要コンポーネントで構成されています。

• Weather MCP Server：天気情報を提供する Python ベースのサーバーです。
• Weather OpenAI Client：OpenAI の GPT-4 モデルを使用して自然言語によるリクエストを処理し、MCP サーバーと連携するクライアントです。

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🚀 コンポーネント

🌐 Weather MCP Server

📁 場所：/server_weather/

サーバーコンポーネントは、次の機能を備えた Model Context Protocol サーバーを実装します。

• SSE（Server-Sent Events）を介して天気情報のエンドポイントを公開します。
• MCP クライアントが検出できる fetch-weather ツールを提供します。
• http://localhost:4000/sse で実行されます。

🤖 Weather OpenAI Client

📁 場所：/client_weather_openai/

クライアントコンポーネントは、次の機能を備えています。

• OpenAI の GPT-4 モデルとの連携。
• MCP サーバーからのツールの自動検出。
• 天気に関する問い合わせの自然言語処理。
• ユーザーが操作できる対話型コマンドラインインターフェース。

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📋 前提条件

• Python 3.x
• OpenAI API キー（OpenAI Platform から取得できます）
• 環境変数の適切な設定（.env ファイル）

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🔧 セットアップ

1. このリポジトリをクローンする

git clone [email protected]:sturlese/client_server_mcp.git
cd client_server_mcp

2. 環境変数を設定する

• 各コンポーネント（/server_weather/ と /client_weather_openai/）のルートに .env ファイルを作成します。
• OpenAI API キーを追加します。

# Example of .env file
OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'

3. 依存関係をインストールする

サーバーコンポーネント：

cd server_weather/
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

クライアントコンポーネント：

cd ../client_weather_openai/
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

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🎮 使い方

MCP サーバーを起動する

cd server_weather/
source venv/bin/activate
python server_weather.py

OpenAI クライアントを起動する

cd client_weather_openai/
source venv/bin/activate
python weather_agent_openai.py

使用例

What's the weather in New York today?

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🏗️ アーキテクチャ

このシステムは Model Context Protocol（MCP） を使用して、AI エージェントと天気サービスの間でシームレスな通信を実現します。

User ---> OpenAI Agent (Client) ---> MCP Server ---> Weather Data

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📝 ライセンス

このプロジェクトはオープンソースで、MIT License の下で利用できます。

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🤝 貢献

貢献、問題の報告、機能リクエストを歓迎します。

1. プロジェクトをフォークします。
2. 新しいブランチを作成します（git checkout -b feature/your-feature）。
3. 変更を加えます。
4. 変更をコミットします（git commit -m 'Add your feature'）。
5. ブランチにプッシュします（git push origin feature/your-feature）。
6. プルリクエストを作成します。

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