How to build an MCP server - Calculator Example

Name: How to build an MCP server - Calculator Example
Author: simonberner

ローカル

github.com/simonberner開発ツール180 週間前に更新

リポジトリ

How to build an MCP server - Calculator Example について

Pythonで基本的な算術演算を提供するMCPサーバーのサンプルです。MCPサーバーの構築、テスト、クライアント連携を学ぶ開発者向けです。

主な機能

01基本的な算術演算
02Python製MCPサーバーの例
03MCP Inspectorによるローカルテスト
04Pytestによるテスト

活用シーン

01MCPサーバー開発の学習
02計算サーバーのローカルテスト
03MCPクライアントへの算術ツール連携

MCP 対応

MCPクライアントに基本的な算術演算ツールを提供します。ローカルテストとクライアント設定の方法も記載されています。

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。

mcp.json · 共通設定

{
  "mcpServers": {
    "calculator-simonberner": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli"
      ]
    }
  }
}

起動コマンドnpx -y @smithery/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ

npm@smithery/clistdio

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 サーバーの構築方法 - 電卓の例

概要

これは、MCP クライアントに基本的な数学演算を提供する MCP サーバーの構築方法を示す、とてもシンプルな例です。

MCP とは？

Model Context Protocol（MCP）は、LLM がカスタムのツールやサービスにアクセスできるようにするプロトコルです。MCP クライアントは MCP サーバーにリクエストを送信し、サーバーが提供するツールにアクセスできます。この例は、クライアントに基本的な数学演算を提供するシンプルな電卓サーバーです。

「MCP を使うと、AI モデルが外部システムとやり取りするための、単一の標準化された方法を提供できます。一度コードを書けば、すべての AI システムが利用できます。」1

「サーバーは、LLM に外部データやコンテキストを付加する基本的な構成要素です。」2

Chat MCP Calculator

技術スタック

Python3
Pytest
MCP SDK
MCP CLI
Nix（任意）

セットアップと使い方

Smithery

Smithery を使って、Claude Desktop に mcp-server-calculator を自動でインストールするには：

npx -y @smithery/cli install @simonberner/mcp-server-calculator --client claude

開発環境のセットアップ

このプロジェクトでは、再現可能で隔離された開発環境を用意するために Nix を使用しているので、Python やその他の依存関係をインストールする必要はありません。必要なものはすべて最初から揃っています。また、Python で venv や poetry を使って仮想環境を作成する必要もありませんが、システムに Nix をインストールする必要があります。

direnv をインストールします（開発環境の読み込みに使用します）
Lix をインストールします
このリポジトリをクローンします
ディレクトリに移動します
direnv allow を実行します
pytest を実行します

代替方法

Smithery や Nix を使いたくない場合は、もちろん uv を使ってパッケージ／プロジェクトをビルドすることもできます。手順は以下のとおりです。

# Install uv (see https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Create a virtual environment named .venv
uv venv

# Activate the virtual environment (example for bash/zsh)
source .venv/bin/activate

# Now run the install or build commands
uv pip install -e .
# or
uv pip wheel . -w dist

サーバーのローカルでの実行とテスト

MCP Inspector は便利な GUI ツールです。LLM や AI エージェントと統合しなくても、Web インターフェース http://localhost:5173 から独自の MCP サーバーをテストできます。

mcp dev src/mcp_server_calculator/calculator.py

ホスト／クライアントとの連携

以下を mcp 設定に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "calculator": {
      "command": "python",
      "args": [
        "<YOUR-PATH>/mcp-server-calculator/src/mcp_server_calculator/calculator.py"
      ]
    }
  }
}

注意事項

Windsurf IDE を MCP ホストとして使用する場合、MCP サーバーとともに Cascade（MCP クライアント）を使用するには、Pro Plan が必要です。

問題

現在の問題を確認したり、新しい問題を報告したりするには、Issues を確認してください。

リソース

クレジット

Nix-Setup は ical2json から取得しました

知っておくと便利な情報

Nix

Cloudflare

Markdown 対応

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入門ガイドを読む

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。