MCP Server Demo について
MCP Server Demo は、基本的な MCP サーバー連携を示すリポジトリで、リソース例と GitHub MCP server との連携を含みます。OpenWeatherMap のデータを分析や提案と組み合わせる、GPT ベースの天気アプリも備えています。
主な機能
- 01基本的な MCP サーバー設定
- 02MCP リソースの例
- 03GitHub MCP server との連携
- 04GPT による天気分析と提案
活用シーン
- 01基本的な MCP サーバー連携を試す
- 02リソース例の一覧表示と管理
- 03GitHub MCP server との接続を試す
- 04AI 分析付きで天気予報を確認
MCP 対応
MCP サーバーの設定、リソースの一覧表示と管理を実演し、GitHub MCP server との連携も含みます。
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。
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。
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 サーバーのデモ
このリポジトリでは、MCP（Model Context Protocol）サーバー機能の統合を紹介します。
機能
- 基本的なMCP サーバーのセットアップ
- MCP リソースの実装例
- GitHub MCP サーバーとの統合
- GPT を使用した天気予測アプリ
セットアップ
- リポジトリをクローンします
- 依存関係をインストールします：
pip install -r requirements.txt - 環境変数を設定します：
.env.exampleを.envにコピーします- OpenAI API キーを追加します
- OpenWeatherMap API キーを追加します
- デモを実行します
使用方法
このデモでは、以下の方法を紹介します：
- 利用可能なMCP リソースの一覧表示
- MCP リソースの作成と管理
- GitHub MCP サーバーとの統合
- 天気予測へのGPT の利用
天気予測アプリ
この天気予測アプリは、OpenWeatherMap API とGPT を組み合わせて、詳細な天気分析を提供します。以下の機能があります：
- 現在の気象状況を表示します
- 時間ごとの天気予報を表示します
- AI による天気分析とおすすめを提供します
貢献
- リポジトリをフォークします
- フィーチャーブランチを作成します
- 変更をコミットします
- ブランチにプッシュします
- プルリクエストを作成します
ライセンス
MIT ライセンス
コメント
Markdown 対応
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。