Quickstart Guide to Building an MCP Server in Python

Python で MCP サーバーを構築するクイックスタートガイド

はじめに

Anthropic の Model Context Protocol（MCP）を使用すると、AI エージェントが外部のツール、データソース、サービスと連携できます。このガイドでは、公式の MCP Python SDK を使用して Python で MCP サーバーを構築し、AI アシスタントと統合して、本番環境にデプロイする方法を説明します。

1. MCP Python SDK の概要

MCP Python SDK は、MCP サーバーとクライアントを構築するためのツールを提供し、大規模言語モデル（LLM）と外部のデータソースやツールとのシームレスな統合を実現します。この SDK は MCP 仕様全体に準拠しており、互換性と標準化を保証します。 (GitHub リポジトリ)

2. インストール

Python プロジェクトに MCP を統合するには、Python パッケージマネージャーの uv を使用することをおすすめします。

uv add "mcp[cli]"

または、pip を使用している場合：

pip install mcp

3. クイックスタート：MCP サーバーの構築

計算ツールと、個人向けの挨拶リソースを提供するシンプルな MCP サーバーを作成しましょう。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Initialize the MCP server
mcp = FastMCP("Demo Server")

# Define an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Adds two numbers."""
    return a + b

# Define a dynamic greeting resource
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """Generates a personalized greeting."""
    return f"Hello, {name}!"

# Run the server
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

4. MCP サーバーのテスト

MCP Inspector を使用してサーバーをテストするには：

mcp dev server.py

このコマンドを実行すると MCP Inspector が起動し、サーバーの機能を操作して検証できます。

6. クライアントとの統合

6.1. 例： Claude Desktop などの AI アシスタントとの統合：

mcp install server.py

このコマンドを実行するとサーバーが Claude Desktop にインストールされ、アシスタントと MCP サーバーがシームレスに連携できるようになります。

6. デプロイ時の考慮事項

MCP サーバーをデプロイする際は、次の点に注意してください。

• セキュリティ：アクセスを制御するために、API キーや OAuth などの認証メカニズムを実装します。
• スケーラビリティ：Docker などのコンテナ化ツールを活用して、さまざまな環境へのデプロイを管理します。
• モニタリング：ロギングとモニタリングを設定して、サーバーのパフォーマンスを追跡し、問題を速やかに診断します。