MCP Server について
Vagrantを使い、3台のマシンでコンテキストサーバーと2つのモデルスクリプトを動かすMCPテスト環境です。READMEには具体的な機能の説明はありません。
主な機能
- 01Vagrantによる3台構成
- 02コンテキストサーバーとモデルスクリプトの分離
- 03Pythonでの起動手順
活用シーン
- 01コンテキストサーバーと2つのモデルプロセスのテスト
- 02記載された3台構成のテスト環境の実行
MCP 対応
`context_server.py`をMCPサーバーとして実行します。提供するツールやデータについて、READMEに説明はありません。
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。
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 サーバーのテスト
Vagrantfile を実行し、3 台のマシンに接続します。
関連するスクリプトを 3 台のマシンにコピーします。 context_server.py - MCP-Server へ model_1.py - model1 マシンへ model_2.py - model2 マシンへ
MCP サーバーで python3 context_server.py を実行します。
model 1 サーバーで python3 model_1.py を実行します。
model 2 サーバーで python3 model_2.py を実行します。
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。