🧠 mcp_server-client_EAG-S-4 - Local Setup について
数学、画像、Pinta の自動化ツールを使うための、Python 製ローカル MCP サーバーとクライアントの例です。計算機能に加え、画像処理や描画操作も提供します。
主な機能
- 01計算・自動化ツール28種
- 02数学演算と数列の生成
- 03文字変換と画像サムネイル
- 04Pintaでの描画とテキスト操作
活用シーン
- 01算術・三角関数・数列の計算
- 02文字をASCII値に変換
- 03画像ファイルからサムネイルを作成
- 04Pintaで図形を描きテキストを追加
MCP 対応
MCP サーバーは、計算、画像、Pinta 操作用の28個のツールを公開します。付属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。
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。
ツール
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_server-client_EAG-S-4 - ローカルセットアップ
このリポジトリでは、MCP(Modular Computation Protocol) をローカルでセットアップして操作するための最小限の実装を提供しています。さまざまな計算ツールを公開する サーバー と、サーバーと通信してそれらのツールを呼び出す クライアント で構成されています。
このプロジェクトは、高速な Python パッケージマネージャー兼ワークフローツールである uv を使用して管理されています。
📂 プロジェクト構成
mcp_server.py— MCP サーバーをホストし、操作に利用できる 28 個のツールを提供します。mcp_client.py— プロジェクトのエントリーポイントです。MCP サーバーに接続し、そのツールを呼び出すクライアントを実行します。pyproject.toml— PEP 621 を使用したプロジェクト設定と依存関係です。uv.lock—uvを使用した再現可能なインストールのために自動生成されるロックファイルです。token.env— シークレットやトークンが含まれていると思われる環境ファイルです。README.md— プロジェクトのドキュメントです。"""
🛠️ MCP サーバーで利用できるツール
🔢 数学ツール
add(a, b)— 2 つの数値を加算しますadd_list(l)— リスト内のすべての数値を加算しますsubtract(a, b)— 2 つの数値を減算しますmultiply(a, b)— 2 つの数値を乗算しますdivide(a, b)— 2 つの数値を除算しますpower(a, b)— a の b 乗を計算しますsqrt(a)— 平方根cbrt(a)— 立方根factorial(a)— 階乗log(a)— 自然対数remainder(a, b)— 剰余演算sin(a)— サインcos(a)— コサインtan(a)— タンジェントmine(a, b)— 特殊なマイニングツールint_list_to_exponential_sum(int_list)— 整数の指数関数の合計fibonacci_numbers(n)— 最初の n 個のフィボナッチ数
🧠 文字列/画像ツール
strings_to_chars_to_int(string)— 文字を ASCII に変換しますcreate_thumbnail(image_path)— 画像からサムネイルを生成します
🖌️ Pinta 自動化ツール
open_pinta_application()— Pinta を起動してフォーカスしますselect_rectangle_tool()select_text_tool()select_circle_tool()draw_rectangle(x1, y1, x2, y2)write_text_inside_rectangle(text, x1, y1, x2, y2)draw_circle(x1, y1, radius)get_lines_of_rectangle(x1, y1, x2, y2)— 長方形の座標から線を返しますget_midpoint_of_line(x1, y1, x2, y2)— 線の中点を返します
🚀 はじめに
1. リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/your-username/mcp-protocol.git
cd mcp-protocol
2. uv をインストールする(まだインストールされていない場合)
curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh
インストールを確認します。
uv --version
3. プロジェクト環境をセットアップする
uv venv
source .venv/bin/activate # or .venv\Scripts\activate on Windows
uv pip install -r pyproject.toml
requirements.txtが存在しない場合:uv pip freeze > requirements.txt
4. GUI クライアントで MCP サーバーをテストする
mcp dev mcp_server.py
5. クライアントを実行する
python mcp_client.py
📌 注意事項
- Pinta 関連のツールを使用する場合は、Pinta がインストールされていることを確認してください。
create_thumbnailなどの画像ツールには、有効な画像パスが必要です。mcp_client.pyは、プロトコルを操作するためのメインエントリーポイントです。
📄 ライセンス
MIT License です。自由にフォーク、変更、コントリビュートしてください。
🤝 コントリビュート
プルリクエストを歓迎します。大きな変更を行う場合は、まず Issue を作成してください。
コメント
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。