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Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP)

ローカル
github.com/S1LV3RJ1NX開発ツール2174 週間前に更新
リポジトリ

Model Context Protocol (MCP) について

Streamable HTTP トランスポートを使う MCP サーバーとクライアントのデモで、@mcp_tool デコレーターによるツールの自動登録を備えています。Dockerfile と環境設定を含み、MCP の実装を学ぶことやデプロイの出発点として適しています。

主な機能

  1. 01Streamable HTTP によるステートレスなサーバー
  2. 02@mcp_tool デコレーターによるツールの自動登録
  3. 03コンテナ化用の Dockerfile
  4. 04OpenAI SDK を用いたデモクライアント

活用シーン

  1. 01MCP サーバーとクライアントの基本実装を学ぶ
  2. 02デモサーバーをコンテナ化してクラウドに配置する
  3. 03Python におけるツール登録の方法を確認する

MCP 対応

MCP サーバーとして Streamable HTTP 経由でツールを公開し、OpenAI SDK を使う MCP クライアントの例も含みます。

#mcp#model-context-protocol#ai-applications

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（MCP）

Model Context Protocol（MCP）は、モデルを外部のデータソースやツールに接続する標準化された方法を提供することで、LLM を活用した AI アプリケーションの構築を可能にする強力なフレームワークです。

MCP は、LLM を外部のデータソースやツール（関数）に接続するためのプロトコルです。

MCP サーバー

このリポジトリには、デモ用 MCP サーバーをセットアップするためのコードが含まれています。内容は以下のとおりです。

  • スケーラブルな本番環境へのデプロイに対応した、ストリーミング可能な HTTP トランスポートを使用するステートレス MCP サーバー。
  • @mcp_tool デコレーターによるツールの自動登録。
  • サーバーをコンテナー化するための Docker ファイル。
  • サーバーはローカルまたは Docker 内で実行でき、任意のクラウドプロバイダーにデプロイできます。

セットアップ

  • uv をインストールします
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  • 依存関係をインストールします
uv sync

MCP クライアント

このリポジトリには、OpenAI SDK を使用するデモ用 MCP クライアントをセットアップするためのコードが含まれています。詳しくは クライアント をご覧ください。

注：理解しやすいよう、サーバーとクライアントを同じリポジトリに配置しています。必要に応じて、別々のリポジトリ／プロジェクトに分けることもできます。

コメント

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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。