MCP in 10 Minutes について
MCP in 10 Minutesは、Yahoo Financeを例にMCPサーバーの構築を学ぶチュートリアルプロジェクトです。実行手順にはエージェントとLangflowの起動も含まれ、Ollamaが必要です。
主な機能
- 01Yahoo Finance向けMCPサーバーの構築
- 02MCP Inspectorの実行
- 03エージェントとLangflowの実行
活用シーン
- 01短い例に沿ったYahoo Finance MCPサーバーの構築
- 02サンプルエージェントの実行とサーバーの検査
MCP 対応
Yahoo Finance向けMCPサーバーの構築を実演します。MCP Inspectorを使ってサーバーを実行します。
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。
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 を 10 分で
Yahoo Finance（そして、ほぼ何でも）向けの MCP サーバーを 10 分で構築する方法を学びましょう。
実際の動作を見る 📺
起動 🚀
- このリポジトリを
git clone https://github.com/nicknochnack/MCPin10でクローンし、cd MCPin10で中に移動します uv venvで仮想環境を作成し、source .venv/bin/activateで有効化しますuv syncで依存関係をインストールしますuv run mcp dev server.pyでインスペクターを実行しますuv run agent.pyでエージェントを実行します- langflow をインストールして実行します：
uv pip install langflowおよびuv run langflow run
注： ollama が実行中であることを確認してください。
その他
- Langflow のインストール：https://docs.langflow.org/get-started-installation
誰が、いつ、なぜ？
👨🏾💻 作者：Nick Renotte
📅 バージョン：1.x
📜 ライセンス：このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています
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。