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MCP Crypto Client-Server Implementation Guide

MCP Crypto Client-Server Implementation Guide

ローカル
github.com/Frostbite22金融データ277 週間前に更新

MCP Crypto Client-Server Implementation Guide について

CoinGeckoから暗号資産データを取得する実装ガイドで、Python製MCPサーバー、TypeScriptクライアント、Reactの画面を含みます。類似のクライアント・サーバー構成を構築、拡張する開発者向けです。

主な機能

  1. 01CoinGeckoデータの取得
  2. 02StarletteベースのPython製MCPサーバー
  3. 03TypeScriptクライアントのメソッド
  4. 04Reactデータ画面
  5. 05カスタマイズ可能なMCPツール

活用シーン

  1. 01React画面での暗号資産データ表示
  2. 02暗号資産ツール向けTypeScriptクライアントの構築
  3. 03CoinGecko連携サーバーツールの追加

MCP 対応

PythonサーバーはCoinGeckoデータ機能をMCPツールとして公開します。TypeScript製MCPクライアントがサーバーに接続し、ツールを呼び出します。

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 暗号資産クライアント・サーバー実装ガイド

このガイドでは、CoinGecko API を使用して暗号資産データを取得するための Model Context Protocol(MCP)サーバーとクライアントのセットアップ方法を説明します。

概要

このシステムは、次の要素で構成されています。

  1. Python MCP サーバー:CoinGecko への API リクエストを処理し、MCP ツールを通じて機能を公開します
  2. TypeScript MCP クライアント:サーバーに接続し、サーバーのツールを操作するメソッドを提供します
  3. React フロントエンド:暗号資産データを操作するためのウェブインターフェースです

サーバーのセットアップ

前提条件
  • Python 3.9+
  • pip
インストール
  1. 仮想環境を作成します。

    python -m venv venv
    source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
    
  2. 依存関係をインストールします。

    pip install starlette uvicorn httpx mcp-server python-dotenv
    
  3. プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します。

    COINGECKO_API_KEY=your_api_key  # Optional, free tier can work without it
    PORT=8000
    
  4. Python サーバーのコードを server.py に保存します

  5. サーバーを起動します。

    python server.py --port 8000 --debug
    

    コマンドライン引数を使用して、ホストとポートをカスタマイズできます。

    python server.py --host 127.0.0.1 --port 8080
    

サーバーは http://localhost:8000 で利用できます。

実装のカスタマイズ

新しいツールの追加

サーバーに新しいツールを追加するには、次の手順を実行します。

  1. @mcp_app.tool() デコレーターを使って新しい関数を作成します
  2. CoinGecko からデータを取得するか、既存のデータを処理する関数を実装します
  3. TypeScript クライアントに対応するメソッドを追加します
  4. 新しい機能を使用するよう React UI を更新します

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。