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MCP Server Demo

MCP Server Demo

ローカル
github.com/Maureth開発ツール079 週間前に更新

MCP Server Demo について

MCP Server Demoは、MCP Python SDKを使ったサーバー構築例です。SDKの利用方法を学ぶ開発者向けで、Pythonスクリプトで起動し、uvで依存関係の管理とバージョン固定を行います。

主な機能

  1. 01MCP Python SDKによるサーバー構築例
  2. 02Pythonスクリプトでのサーバー起動
  3. 03uvによる依存関係管理
  4. 04依存関係のバージョン固定

活用シーン

  1. 01MCP Python SDKを使ったサーバー構築の学習
  2. 02Pythonプロジェクトの依存関係作成と固定

MCP 対応

MCP Python SDKを使ったサーバーのデモであり、SDKによるMCPサーバー構築を示します。

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。

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 サーバーのデモ

このプロジェクトは、MCP Python SDK を使用してサーバーを構築する方法を示すデモです。MCP SDK は、Model Context Protocol(MCP)を効率よく利用するためのツールとユーティリティを提供します。

インストールガイド

前提条件

WSL(Windows 上の Ubuntu)の場合:
  1. Python 3.11 以降をインストールします:

    sudo apt update
    sudo apt install python3 python3-venv python3-pip
    
  2. Git をインストールします:

    sudo apt install git
    
  3. 必要に応じて追加の依存関係をインストールします:

    sudo apt install build-essential
    
Windows の場合:
  1. 公式 Python ウェブサイトから Python 3.11 以降をダウンロードしてインストールします。

    • インストール中に、Python を PATH に追加するチェックボックスをオンにしてください。
  2. git-scm.comから Git for Windows をインストールします。

  3. C++ ビルドツールチェーンをインストールします(一部の Python パッケージで必要です):

プロジェクトのセットアップ

  1. リポジトリをクローンします:

    git clone https://github.com/Maureth/mcp-server-demo.git
    cd mcp-server-demo
    
  2. 仮想環境を作成して有効化します:

    • WSL(Ubuntu)の場合:
      python3 -m venv .venv
      source .venv/bin/activate
      
    • Windows の場合:
      python -m venv .venv
      .venv\Scripts\activate
      
  3. 必要な Python パッケージをインストールします:

    pip install -r requirements.txt
    
  4. サーバーを実行します:

    python server.py
    

uv の使用

このプロジェクトでは、依存関係を管理し、パッケージのバージョンを固定して環境の一貫性を保つために uv を使用します。インストールされたすべての依存関係の正確なバージョンを記録する uv.lock ファイルの作成に役立ちます。

インストール

uv をインストールするには、次のコマンドを実行します:

pip install uv

uv のインストール後、次を実行すると依存関係をロックできます:

uv lock

これにより、requirements.txt ファイルに基づいて uv.lock ファイルが生成されます。

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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。