🧠 FastMCP SSE Server – Research Paper Agent

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title: MCP_Research_Server app_file: main.py sdk: gradio sdk_version: 5.31.0

🧠 FastMCP SSE サーバー – 論文研究エージェント

このプロジェクトは、FastMCP フレームワークを使用して構築された、デプロイ可能な MCP 互換のリモートサーバー です。以下のためのツールとリソースを公開します。

• arXiv の学術論文を検索する
• 保存された論文の情報を抽出する
• Claude やその他の LLM エージェント向けに、構造化されたプロンプトを生成する

SSE トランスポートに対応した Claude、GPT、または任意の MCP クライアント で利用できるよう設計されています。

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🌐 ライブサーバー

✅ MCP サーバーはこちらで稼働しています：
ツール URL（SSE）： https://mcp-server-vs1x.onrender.com/sse

動作を確認するには、上記のリンクにアクセスしてください。プレーンテキストの確認メッセージが表示されます。

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🚀 機能

• search_papers(topic)：トピックごとに arXiv の論文を検索し、上位の論文を保存します
• extract_info(paper_id)：保存された JSON から論文の詳細を取得します
• get_topic_papers(topic)：トピック内のすべての論文の要約を読み込みます
• get_available_folders()：保存されているトピックフォルダーをすべて一覧表示します
• Claude がトピックの詳細レポートを生成するための プロンプトテンプレート

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🧑‍💻 プロジェクト構成

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├── main.py        # Main FastMCP server
├── Dockerfile                # For deployment on Render
├── pyproject.toml            # Python project setup (required by uv)
├── uv.lock                   # Dependency lock file (required by uv)
├── papers/                   # Local storage for downloaded paper info

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📦 要件

• Python 3.11+
• uv：高速な Python パッケージマネージャー
• Render.com（デプロイ用）

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🛠️ ローカルセットアップ（任意）

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp-sse-server.git
cd mcp-sse-server

# Run with uv (you must have uv installed)
uv pip install --system .
uv run main.py

サーバーは localhost:8001/sse で実行されます。

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☁️ Render.com にデプロイ（Docker）

1. このプロジェクトを GitHub にプッシュします
2. Render で新しいウェブサービスを作成します
3. 次の設定を使用します：
   • 環境： Docker
   • ポート： 8001
   • 開始コマンド：（空欄のままにします。Dockerfile で処理されます）
4. デプロイします 🚀

Render から次のような URL が提供されます：

https://your-app-name.onrender.com/sse

Docker でローカル実行する場合：

docker run -p 8001:8001 <your-image-name> python main.py

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🧪 MCP Inspector でテストする

インストールして実行します：

npx @modelcontextprotocol/inspector

ウェブ UI で次を設定します：

• トランスポート： SSE
• URL： https://mcp-server-vs1x.onrender.com/sse

これで、Claude または独自のチャットボットを使って、ツールを呼び出し、実際にテストできるようになります。

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📚 クレジット

DeepLearning.AI Claude Agent Systems コースの一環として作成されました。