Ksrk Mcp Server Client

要件

• Python 3.13
• pyproject.toml に記載されている依存関係

インストール

1. リポジトリをクローンします。

   git clone <repository-url>
   cd documentation
   

2. 仮想環境を作成して有効化します。

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows use `.venv\Scripts\activate`
   

3. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

4. 環境変数を設定します。

   ルートディレクトリに .env ファイルを作成し、次の内容を記述します。

   SCRAPING_DOG_API_KEY=your_scraping_dog_api_key
   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   

使い方

クライアントの実行

1. ルートディレクトリに移動します。

   cd ..
   

2. クライアントを実行します。

   python client.py
   

3. 対話型プロンプトループにプロンプトを入力します。クライアントを停止するには、quit または exit と入力します。

プロジェクトファイル

client.py

このファイルには、MCP サーバーおよび OpenAI の GPT-4 モデルと連携するメインのクライアントコードが含まれています。主な構成要素は次のとおりです。

• MCPClient：MCP サーバーへの接続を管理し、利用可能なツールを取得して呼び出すメソッドを提供するクラスです。
• agent_loop：LLM と利用可能なツールを使用してユーザーのクエリを処理する非同期関数です。
• main：MCP サーバーを設定し、ツールを初期化して、対話型ループを実行するメイン関数です。

ksrk-mcp/ksrk-mcp-server.py

このファイルには、MCP サーバーの実装が含まれています。主な構成要素は次のとおりです。

• search_web：ScrapingDog API を使用してウェブを検索する非同期関数です。
• fetch_url：URL のコンテンツを取得する非同期関数です。
• about_ksrk：指定されたウェブサイトで「ksrk」に関する詳細を検索する MCP ツールです。

ksrk-mcp/test-website.py

このファイルには、httpx と BeautifulSoup を使用してウェブサイトのスクレイピングをテストするスクリプトが含まれています。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスのもと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。

謝辞

• GPT-4 モデルを提供している OpenAI。
• ウェブスクレイピング API を提供している ScrapingDog。
• HTML および XML ドキュメントの解析に使用する BeautifulSoup。
• HTTP クライアントである httpx。