Model Context Provider (MCP) Server

Model Context Provider (MCP) Server

概要

Model Context Provider (MCP) Server は、AI モデルのコンテキストデータを管理するために設計された、軽量で効率的なシステムです。ユーザーのクエリに基づいて関連するコンテキストを AI アプリケーションが取得できるようにし、AI を活用したシステム全体の知能と応答性を向上させます。

特長

• コンテキスト管理：構造化されたコンテキストデータの追加、更新、取得を行います。
• クエリベースのコンテキストマッチング：キーワードベースの検索アルゴリズムを使用して、関連するコンテキストを特定します。
• JSON ベースのストレージ：構造化された AI コンテキストデータを扱います。
• ファイルベースのコンテキスト読み込み：外部 JSON ファイルからコンテキストを動的に読み込みます。
• デバッグサポート：クエリ処理の詳細なデバッグログを提供します。

インストール

MCP Server をインストールして実行するには、以下の手順に従ってください。

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-repo/mcp-server.git
cd mcp-server

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

使い方

1. MCP Server を初期化する

from mcp_server import ModelContextProvider

mcp = ModelContextProvider()

2. コンテキストを追加する

mcp.add_context(
    "company_info",
    {
        "name": "TechCorp",
        "founded": 2010,
        "industry": "Artificial Intelligence",
        "products": ["AI Assistant", "Smart Analytics", "Prediction Engine"],
        "mission": "To make AI accessible to everyone"
    }
)

3. コンテキストをクエリする

query = "What are the features of the AI Assistant product?"
relevant_context = mcp.query_context(query)
print(relevant_context)

4. AI モデルにコンテキストを提供する

model_context = mcp.provide_model_context(query)
print(model_context)

API メソッド

メソッド	説明
add_context(context_id, content, metadata)	コンテキストを追加または更新します。
get_context(context_id)	ID を指定してコンテキストを取得します。
query_context(query, relevance_threshold)	クエリに基づいて関連するコンテキストを検索します。
provide_model_context(query, max_contexts)	モデルで使用できる形式の構造化コンテキストを返します。

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！MCP Server の改善に協力したい場合は、リポジトリをフォークしてプルリクエストを送信してください。