How to Create a Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol（MCP）サーバーの作成方法

このリポジトリでは、Model Context Protocol（MCP）サーバーを作成するための包括的なガイドを紹介しています。MCP は、AI モデルが標準化された方法で外部のツールやサービスとやり取りできるようにするためのプロトコルです。

目次

1. MCP の概要
2. はじめに
3. 主要な概念
4. 実装ガイド
5. ベストプラクティス
6. 例

MCP の概要

Model Context Protocol（MCP）は、AI モデルが外部のツールやサービスとやり取りするための標準化された方法です。次の方法を定義します。

• ツールをモデルに説明して提示する方法
• モデルがツールの実行をリクエストする方法
• 結果をモデルに返す方法

はじめに

MCP サーバーを作成するには、次のものが必要です。

• Node.js 環境
• REST API の基本的な理解
• async/await パターンの知識
• JSON スキーマの理解

主要な概念

1. ツールの定義

   • 関数スキーマ
   • パラメーターの検証
   • 戻り値の型

2. リクエスト／レスポンスのフロー

   • ツールの呼び出し
   • 結果の処理
   • エラー管理

3. 認証とセキュリティ

   • API キー
   • レート制限
   • アクセス制御

実装ガイド

詳しい実装手順は、以下の内容を扱う個別の Markdown ファイルで追加する予定です。

1. 基本的なサーバーのセットアップ
2. ツール定義の実装
3. リクエスト処理
4. レスポンスの形式
5. エラー処理
6. テストと検証

ベストプラクティス

• ツールの説明は明確かつ簡潔にします
• 適切なエラー処理を実装します
• 型安全性を高めるために TypeScript を使用します
• セキュリティのベストプラクティスに従います
• 適切なログ記録を実装します
• 包括的なドキュメントを追加します

例

次の実装例を紹介する予定です。

• 基本的なツールサーバー
• ファイル操作ツール
• API 統合ツール
• データベース操作ツール

貢献

貢献を歓迎します。プルリクエストの送信や、改善案・提案に関する Issue の作成をぜひお願いします。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルをご覧ください。