Data Engineering Tutor MCP Server

Data Engineering Tutor MCP サーバー

このリポジトリには、Node.js と TypeScript で構築されたシンプルな Model Context Protocol（MCP）サーバーが含まれています。「Data Engineering Tutor」として機能し、接続された AI クライアントに Data Engineering の概念、パターン、テクノロジーに関するパーソナライズされた最新情報を提供します。

このサーバーは、状態を保持するインタラクティブなエージェント用ヘルパーを作成するための、リソース、ツール、プロンプトの定義など、MCP の主要な概念を示します。

前提条件

• Node.js（v18 以降を推奨）
• npm（または yarn、pnpm など、お好みの Node.js パッケージマネージャー）
• MCP サーバーに接続できる AI クライアント（例：Cursor、Claude デスクトップアプリ）
• OpenRouter API Key（Perplexity 経由で Data Engineering の最新情報を取得するため）

セットアップ

1. リポジトリをクローンします：

   # If you haven't already
   # git clone <repository-url>
   # cd <repository-directory>
   

2. 依存関係をインストールします：

   npm install
   

3. API キーを準備します： de_tutor_get_updates ツールには OpenRouter API キーが必要です。

   • OpenRouter からキーを取得します。
   • プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します（.env.example をコピーできます）。
   • .env ファイルにキーを追加します：

     OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
     

     (プレースホルダーを実際のキーに置き換えてください。)

4. サーバーをビルドします： TypeScript コードをコンパイルします。

   npm run build
   

サーバーの実行

Node を使用して、サーバーを直接実行できます：

node build/index.js

または、MCP クライアント（Cursor や Claude デスクトップアプリなど）でサーバーを起動するように設定します。サーバー名は de-tutor で、バイナリ名（クライアント設定で必要な場合）も de-tutor です。

クライアント設定の例（Claude Desktop の場合など）：

{
  "mcpServers": {
    "de-tutor": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/your/project/build/index.js"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

(args のパスが、システム上のビルド済み index.js ファイルへの正しい絶対パスであることを確認してください。サーバーは dotenv を介して .env ファイルを直接読み込むため、すでに .env ファイルを使用している場合は、ここで env セクションを指定する必要はない場合があります。)

Cursor での使用

Cursor は、MCP クライアントとして機能する AI ファーストのコードエディターです。Cursor でこのサーバーをセットアップするには、サーバーの起動設定が必要です。また、ガイダンスプロンプト用のプロジェクトルールを設定する必要がある場合もありますが、Cursor がサーバーから提供されたプロンプトを自動で認識することもあります。

1. Cursor でサーバーを設定する：

   • Cursor Settings > MCP > Add new global MCP server に移動します。
   • 上記のクライアント設定例と同じ JSON を貼り付けます。その際、build/index.js へのパスがご利用のシステムで正しいことを確認してください。

2. （任意）プロンプト用の Cursor プロジェクトルールを作成する： 明示的なルールを設定したい場合や、Cursor がサーバーのプロンプトを自動で使用していない場合は、Cursor のプロジェクトルール機能を使ってガイダンスを設定できます。

   • プロジェクトのルートに .cursor/rules ディレクトリがない場合は作成します。

   • そのディレクトリ内に de-tutor.rule（または任意の .rule ファイル名）というファイルを作成します。

   • 以下のガイダンステキストを de-tutor.rule に貼り付けます。

     You are a helpful assistant connecting to a Data Engineering knowledge server. Your goal is to provide the user with personalized updates about new Data Engineering concepts, patterns, and technologies they haven't encountered yet.
     
     Available Tools:
     1.  `de_tutor_get_updates`: Fetches recent general news and articles about Data Engineering. Use this first to see what's new.
     2.  `de_tutor_read_memory`: Checks which Data Engineering concepts the user already knows based on their stored knowledge profile.
     3.  `de_tutor_write_memory`: Updates the user's profile to mark whether they have learned or already know a specific Data Engineering concept mentioned in an update.
     
     Your Workflow:
     1.  Call `de_tutor_get_updates` to discover recent Data Engineering developments.
     2.  Call `de_tutor_read_memory` to understand the user's current knowledge base.
     3.  Present the new developments to the user, highlighting things they likely don't know.
     4.  If the user confirms they know a concept or have learned it, call `de_tutor_write_memory` to update their profile.
     
     Be concise and focus on delivering relevant, new information tailored to the user's existing knowledge.
     

3. 接続して使用する：

   • Cursor の MCP 設定で de-tutor サーバーが有効になっていることを確認します。
   • ルールファイルを使用する場合は、新しいチャットまたはコード生成リクエスト（例：Cmd+K）を開始し、リクエストに @de-tutor-rule（またはルールファイルに付けた名前）を含めます。これにより、Cursor にルールの内容を読み込ませ、ツールの使い方を指示できます。
   • サーバーのプロンプトを利用する場合は、Cursor とのやり取りを開始するだけで構いません。サーバーが提供するツールとガイダンスプロンプトを利用できるはずです。

機能と使用方法

このサーバーでは、以下の機能を利用できます。

• リソース（data_engineering_knowledge_memory）： data/data-engineering-knowledge.json にシンプルな JSON オブジェクトを保存し、既知の概念（文字列）とブール値フラグ（true）を対応付けます。
• ツール：
  • de_tutor_read_memory：JSON ファイルから現在の既知の概念を読み取ります。
  • de_tutor_write_memory：概念を既知（true）または未知（false）として記録するよう JSON ファイルを更新します。入力として concept（文字列）と known（ブール値）を受け取ります。
  • de_tutor_get_updates：OpenRouter API キーを使用して Perplexity（perplexity/sonar-small-online）に問い合わせ、最新のデータエンジニアリング関連のニュース、パターン、テクノロジーを取得します。
• プロンプト（data-engineering-tutor-guidance）： 接続された AI クライアントに、ワークフロー内でツールを使用する方法を指示します。
  1. 最新情報を取得します。
  2. メモリから既知の概念を読み取ります。
  3. 新しい情報をユーザーに提示します。
  4. ユーザーからのフィードバックに基づいてメモリを更新します。

開発とデバッグ

• ビルド： npm run build を実行すると、TypeScript が build/ ディレクトリに JavaScript としてコンパイルされます。
• コード構成： 実装の詳細については src/ を参照してください。
  • src/index.ts：サーバーのエントリーポイントです。特定の SDK パスから McpServer と StdioServerTransport をインポートします。McpServer のインスタンスを作成します。他のモジュールから登録関数（registerPrompts、registerResources、registerTools）をインポートして呼び出し、サーバーインスタンスを渡します。StdioServerTransport を使ってサーバーをセットアップし、接続します。
  • src/prompts/index.ts：ガイダンスプロンプトのテキストを定義します。McpServer インスタンスを受け取り、server.prompt() を使って静的なガイダンスプロンプトをコールバックとともに登録する registerPrompts をエクスポートします。
  • src/resources/index.ts：KnowledgeMemory 型と、data/data-engineering-knowledge.json のファイル入出力用ヘルパー関数（readMemoryFile、writeMemoryFile）をエクスポートします。McpServer インスタンスを受け取り、特定の URI と ReadResourceCallback を使って data_engineering_knowledge_memory リソースを server.resource() で登録する registerResources をエクスポートします。
  • src/tools/index.ts：McpServer インスタンスを受け取り、各ツール（de_tutor_read_memory、de_tutor_write_memory、de_tutor_get_updates）を server.tool() で登録する registerTools をエクスポートします。必要に応じて（write_memory の場合）Zod を使って入力スキーマを定義します。ツール関数は resources/index.ts のヘルパーや fetch を使って処理を実行し、期待される形式で結果を返します。
• MCP Inspector： @modelcontextprotocol/inspector を使って、生のメッセージフローを確認します。

  npx @modelcontextprotocol/inspector node ./build/index.js
  

  (この方法で実行し、サーバー自身が読み込む .env ファイルだけに依存しない場合は、環境で OPENROUTER_API_KEY が設定されていることを確認してください。)

注意事項

• このサーバーでは、ユーザーの知識を保存するためにシンプルなファイル（data/data-engineering-knowledge.json）を使用しています。より堅牢なアプリケーションにするには、適切なデータベースを検討してください。
• エラー処理は基本的なものです。本番環境のサーバーでは、より包括的なエラー管理が必要です。

まとめ

このデモでは、TypeScript SDK と McpServer クラスを使って、機能する MCP サーバーを作成するための基本的な手順を紹介しました。状態を管理するリソース、処理を実行するツール（外部 API との連携を含む）、そして AI クライアントを導くプロンプトを定義しました。

これは、MCP を使って、より複雑で有用なエージェント型の機能を構築するための基礎となります。

（また、🐛バグを見つけた場合は、気軽にイシューを作成してください。）