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Dummy MCP Server

Dummy MCP Server

ローカル
github.com/restful3開発ツール071 週間前に更新

Dummy MCP Server について

Dummy MCP Serverは、n8nワークフロー向けの小規模なFastMCPサーバーです。SSEで通信し、`dummy`と`echo`のツールを提供します。`echo`はメッセージを繰り返すストリーミング例です。

主な機能

  1. 01SSE通信
  2. 02`dummy`メッセージツール
  3. 03`echo`ストリーミングツール
  4. 04Docker Composeによるデプロイ

活用シーン

  1. 01n8nのMCP Clientノードとの接続
  2. 02`dummy`によるメッセージ処理のテスト
  3. 03`echo`によるストリーミング応答のデモ

MCP 対応

`/sse`のSSEエンドポイントを通じて、MCPクライアントに`dummy`と`echo`のツールを提供します。

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

Dummy MCP Server

このプロジェクトは、FastMCP フレームワークを使用して構築されたシンプルな MCP(Meta-agent Communication Protocol)サーバーです。サーバーは SSE(Server-Sent Events)を介して通信し、echo ツールと dummy ツールを提供します。

主な技術スタック

  • FastAPI:Web フレームワーク(FastMCP の基盤)
  • Uvicorn:ASGI サーバー(FastAPI アプリケーションを実行)
  • FastMCP:MCP サーバー構築用のフレームワーク(バージョン 1.0.0)
  • Docker & Docker Compose:コンテナ化とサービス管理
  • Python:主な開発言語

プロジェクト構成

.dummy_mcp_server/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py         # FastAPI 애플리케이션 및 MCP 서버 설정, 도구 등록
│   └── tools/
│       ├── __init__.py
│       ├── dummy.py    # 'dummy' 도구 구현
│       └── echo.py     # 'echo' 도구 구현
├── docker-compose.yml  # Docker Compose 설정 파일
├── README.md           # 이 파일
└── requirements.txt    # Python 의존성 목록`

設定と実行

要件
  • Docker
  • Docker Compose
ローカルでの実行(Docker Compose を使用)
  1. リポジトリのクローン(すでにローカルにある場合は省略)

  2. Docker イメージのビルドとコンテナの実行: プロジェクトのルートディレクトリで、次のコマンドを実行します。このコマンドは、必要に応じてイメージをビルドし、バックグラウンドでコンテナを起動します。

    docker-compose up --build -d
    

    サーバーは Docker コンテナ内の 0.0.0.0:8002 で実行され、docker-compose.yml の設定に応じて、ホストマシンの http://localhost:8002(または Docker ホスト IP の 8002 ポート)に公開されます。

  3. ログの確認:\

    docker-compose logs -f dummy_mcp_server
    
  4. サーバーの停止:\

    docker-compose down
    
n8n 連携ガイド

dummy-mcp-server を n8n ワークフローと連携するには、次の手順に従ってください。

  1. Docker ネットワーク:

    • dummy-mcp-server コンテナと n8n コンテナが、同じ Docker ネットワーク環境で実行されている必要があります。これにより、相互に通信できます。
    • 現在の docker-compose.yml は dummy-mcp-server サービスを作成します。個別のネットワークを指定しない場合、Docker Compose が作成するデフォルトネットワークに接続されます。n8n コンテナもこのネットワークに接続されているか、または両方のコンテナが共有する外部ネットワーク(例:nginx-n8n-net)に接続されている必要があります。
    • n8n と dummy-mcp-server が同じ docker-compose.yml ファイル内でサービスとして定義されている場合、Docker Compose によって自動的に同じネットワークに配置されるため、サービス名(コンテナ名)で互いを見つけることができます。
  2. n8n MCP Client ノードの設定:

    • n8n ワークフローに「MCP Client」ノードを追加します。
    • SSE Endpoint:次の URL を入力します。
      http://dummy-mcp-server:8002/sse
      
      • dummy-mcp-server:docker-compose.yml で定義されているサービス名です。Docker 内部 DNS は、この名前を dummy-mcp-server コンテナの IP に解決します。(n8n が Docker の外部で実行され、dummy-mcp-server のみが Docker で実行されている場合は、localhost または Docker ホストの IP を使用してください:http://localhost:8002/sse)
      • 8002:dummy-mcp-server がリッスンするポートです。
      • /sse:FastMCP ライブラリが SSE ストリームに使用するデフォルトのパスです。
    • Authentication:現在、dummy-mcp-server は認証を使用しないため、「None」に設定します。
    • Tools to Include:「All」に設定するか、必要に応じて特定のツールのみを選択できます。
Python の依存関係(requirements.txt)

以下は主な依存関係の一覧です(全一覧は requirements.txt ファイルを参照してください):

fastmcp==1.0.0
httpx>=0.27.0
uvicorn
numpy
fastapi==0.109.2
# python-dotenv (주석 처리됨)
# ... 기타 mcp 및 fastapi 의존성

提供されるツール

サーバーは app/main.py に次の 2 つのツールを登録して提供します。

  1. dummy ツール

    • ソースファイル:app/tools/dummy.py
    • 説明:入力された文字列のメッセージをコンソールに出力し、成功状態とともに受信したメッセージを返すシンプルな同期ツールです。
    • 入力パラメーター:
      • message (str):ダミーツールが受け取る文字列です。
    • 戻り値:{\"status\": \"success\", \"tool_message\": \"Dummy tool received: [입력된 메시지]\"}
  2. echo ツール

    • ソースファイル:app/tools/echo.py
    • 説明:SSE ストリーミング機能を実演するサンプルツールです。入力されたメッセージを 3 回繰り返し、各メッセージの間に 1 秒の遅延を入れて、SSE ストリームとして返します。
    • 入力パラメーター:
      • message (str):エコーする文字列です。
    • 戻り値:ストリーミング応答の後に {\"status\": \"Echo stream completed\"} を返します。

MCP サーバー情報

  • 名前:Dummy MCP Server
  • 説明:FastMCP 1.0.0 with SSE, echo tool, and dummy tool.
  • ホスト:0.0.0.0(Docker コンテナ内)
  • ポート:8002(Docker の外部と内部で同じポートをマッピング)
  • 通信方式:SSE(Server-Sent Events)— デフォルトのエンドポイント /sse を使用します。

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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。