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🍽️ MCP Restaurant Ordering API Server

🍽️ MCP Restaurant Ordering API Server

ローカル
github.com/sachnaror開発ツール073 週間前に更新

🍽️ MCP Restaurant Ordering API Server について

MCP Restaurant Ordering API Serverは、Django REST Frameworkで構築されたレストラン注文APIのサンプルで、APIとMCPの連携テスト向けです。架空のメニューを使い、注文の作成、照会、更新、状態追跡を行えます。

主な機能

  1. 01注文の作成と管理
  2. 02注文の詳細と履歴の取得
  3. 03期間を指定した最近の注文検索
  4. 04成功・失敗状態の追跡

活用シーン

  1. 01レストラン注文API連携のテスト
  2. 02指定期間内の注文を確認
  3. 03注文の成功・失敗フローをシミュレーション

MCP 対応

RESTful APIをMCPパターンに沿った例として説明していますが、MCPクライアント向けのツールや接続方法はREADMEに記載されていません。

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

🍽️ MCP レストラン注文 API サーバー

Python Django License Build

Django + Django REST Framework で構築された MCP 対応レストラン API へようこそ。

ダミーのレストランメニューからの注文をシミュレートし、注文のステータスをリアルタイムで追跡します。 あらゆる MCP サーバーとの連携に最適です。


🧠 なぜ MCP サーバーなのか?

Model-Context-Protocol パターンに従っているため、これを MCP サーバー と呼んでいます。

  • モデル → Order モデルがデータ構造(商品、ステータス、時刻)を定義します。
  • コンテキスト → /recent/?hours=2 のような最近のクエリから、コンテキストに基づく情報(例:直近 2 時間)を取得できます。
  • プロトコル → RESTful API が構造化された通信プロトコルを定義します。

フードコートの AI アシスタントのようなものだと考えてください。

🍔 モデル = メニューに何があるか

⏰ コンテキスト = 今何が人気か

📡 プロトコル = どのように通信するか(API)

これにより、構造化データ、時間的なコンテキスト、整備された API が重要となる、より大規模な AI/自動化パイプラインへの組み込みに最適です。

📁 プロジェクトディレクトリ

├── mcp_server/
│   ├── requirements.txt
│   ├── db.sqlite3
│   ├── README.md
│   ├── .env
│   ├── manage.py
│   ├── orders/
│   │   ├── models.py
│   │   ├── serializers.py
│   │   ├── apps.py
│   │   ├── admin.py
│   │   ├── tests.py
│   │   ├── urls.py
│   │   └── views.py
│   ├── mcp_server/
│   │   ├── asgi.py
│   │   ├── settings.py
│   │   ├── urls.py
│   │   └── wsgi.py

🚀 クイックスタート

# 1. Clone the repo
git clone https://github.com/sachnaror/restaurant-mcp-server.git
cd restaurant-mcp-server

# 2. Setup environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 3. Add secrets to `.env`
echo "SECRET_KEY=your_django_secret_key" > .env
echo "DEBUG=True" >> .env

# 4. Run DB & server
python manage.py migrate
python manage.py runserver


🧪 使用例(cURL)


# Create a new order
curl -X POST http://localhost:8000/api/orders/ \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"item_name": "Biryani", "status": "success"}'

# Get recent orders in last 2 hours
curl http://localhost:8000/api/orders/recent/?hours=2


🔌 API エンドポイント

ベース URL:http://localhost:8000/api/

メソッドエンドポイント説明ペイロード例
POST/api/orders/📝 新しい注文を行う{ "item_name": "Pizza", "status": "success" }
GET/api/orders/📋 すべての注文を一覧表示する–
GET/api/orders/{id}/🔍 ID で注文を 1 件取得する–
PUT/api/orders/{id}/✏️ 注文を更新する{ "item_name": "Burger", "status": "failed" }
DELETE/api/orders/{id}/🗑️ 注文を削除する–
GET/api/orders/recent/?hours=2⏱️ 直近 2 時間の注文を取得する–

🧠 技術スタック

  • 🐍 Python 3.11+
  • 🧱 Django 5.x
  • 🌐 Django REST Framework
  • 📁 SQLite(開発用データベース)
  • 📦 python-dotenv

🏁 ロードマップ(アイデア)

  • 🔐 トークンベースのユーザー認証(任意)
  • 📊 注文分析用ダッシュボード
  • 📥 Webhook または非同期注文処理のシミュレーション
  • 🧠 動的なメニューまたはチャットのための OpenAI GPT 連携

📸 スクリーンショット

README の画像 README の画像

📩 お問い合わせ

名前詳細
👨‍💻 開発者Sachin Arora
📧 メール[email protected]
📍 所在地Noida, India
📂 GitHubgithub.com/sachnaror
🌐 ウェブサイトhttps://about.me/sachin-arora
📱 電話+91 9560330483

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。