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MCP Playground

MCP Playground

ローカル
github.com/skolte開発ツール077 週間前に更新
リポジトリ

MCP Playground について

MCP Playgroundは、MCPサーバーとAIエージェントの連携を試すプロジェクトです。FastAPIバックエンドにエージェントのコンテキスト取得・更新用エンドポイントがあり、Reactフロントエンドはプレースホルダーです。

主な機能

  1. 01FastAPIベースのバックエンド
  2. 02エージェントコンテキストの取得
  3. 03エージェントコンテキストの更新
  4. 04Reactフロントエンドのプレースホルダー

活用シーン

  1. 01エージェントのコンテキスト取得の試行
  2. 02エージェントのコンテキストデータの更新

MCP 対応

MCPサーバーを掲げ、コンテキスト取得・更新エンドポイントを提供します。READMEにはMCPツールやリソースの説明はありません。

#mcp#multi-agent#server

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

MCP プレイグラウンド

このプロジェクトでは、AI エージェントと統合された Model Context Protocol（MCP）サーバーの実践的な実装を紹介します。

構成

  • backend：FastAPI ベースの MCP サーバー
  • frontend：React フロントエンドダッシュボード用のプレースホルダー

クイックスタート

1. バックエンドサーバーを起動する
cd backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload
2. コンテキスト API にアクセスする
  • JSON { "agent_id": "agent1" } を指定して POST /get_context を実行します
  • JSON { "agent_id": "agent1", "context": {"key": "value"} } を指定して POST /update_context を実行します
3. フロントエンドをセットアップする（未定）
  • Vite または Create React App を使用して、frontend/ 内に React アプリを作成します。

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MCP は初めてですか？

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。