mcpField
M
Model Context Protocol Server

Model Context Protocol Server

ローカル
github.com/tian1ll1開発ツール084 週間前に更新

Model Context Protocol Server について

コンテキスト管理とセッション処理を備えたサービスを構築する開発者向けの、FastAPI ベースの MCP サーバー実装です。WebSocket、認証、リクエスト検証、API ドキュメントにも対応します。

主な機能

  1. 01FastAPI REST API
  2. 02コンテキスト管理
  3. 03セッション処理と永続化
  4. 04WebSocket による更新
  5. 05認証と認可
  6. 06Swagger/OpenAPI ドキュメント

活用シーン

  1. 01FastAPI で MCP サーバーを構築
  2. 02コンテキストと永続セッションを管理
  3. 03WebSocket でリアルタイム更新に対応
  4. 04API リクエストの文書化と検証

MCP 対応

コンテキスト管理、セッション処理、プロトコル操作を備えた MCP サーバーを実装します。README ではサーバー機能を説明していますが、MCP クライアントに公開する具体的なツールやリソースは示されていません。

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

Model Context Protocol サーバー

モデルコンテキストの管理、セッション処理、プロトコル操作を行う、FastAPI ベースの Model Context Protocol(MCP)サーバー実装です。

特徴

  • FastAPI ベースの REST API サーバー
  • モデルコンテキストの管理
  • セッション処理と永続化
  • リアルタイム更新のための WebSocket サポート
  • 認証と認可
  • リクエストの検証とエラー処理
  • Swagger/OpenAPI ドキュメント
  • Docker サポート

プロジェクト構成

mcp-protocol-server/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── core/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── context.py
│   │   ├── session.py
│   │   └── protocol.py
│   ├── api/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── endpoints/
│   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   ├── context.py
│   │   │   └── session.py
│   │   └── dependencies.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── context.py
│   │   └── session.py
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       └── security.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py
│   ├── test_context.py
│   └── test_session.py
├── docker/
│   ├── Dockerfile
│   └── docker-compose.yml
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

インストール

  1. リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/tian1ll1/mcp-protocol-server.git
cd mcp-protocol-server
  1. 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: venv\Scripts\activate
  1. 依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt
  1. サンプル環境ファイルをコピーし、設定を行います:
cp .env.example .env

サーバーの実行

開発モード
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
本番モード
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
Docker を使用する場合
docker-compose up -d

API ドキュメント

サーバーの起動後、次の URL から API ドキュメントにアクセスできます:

テスト

テストスイートを実行します:

pytest

設定

サーバーは環境変数または .env ファイルを使用して設定できます。利用可能なオプションについては .env.example を参照してください。

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。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

コメント

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。