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📝 Creación de MCP Servers y su uso con GitHub Copilot en modo Agente

Name: 📝 Creación de MCP Servers y su uso con GitHub Copilot en modo Agente
Author: ingfcetina

ローカル

github.com/ingfcetinaバージョン管理377 週間前に更新

リポジトリ

📝 Creación de MCP Servers y su uso con GitHub Copilot en modo Agente について

開発者向けのMCP講演資料とサンプルを収録したリポジトリです。テキストファイルに付箋を保存するサーバーを含み、GitHub CopilotのエージェントモードやClaude AIとの連携例も紹介します。

主な機能

01付箋の追加と読み取り
02最新の付箋をリソースとして公開
03付箋要約プロンプトの生成
04MCP講演資料とサンプルの提供
05CopilotとClaudeの連携例

活用シーン

01ファイルベースの付箋サーバーの構築
02AIによる付箋の追加や読み取り
03最新の付箋の取得と要約
04独自MCPサーバーの接続方法の学習

MCP 対応

付箋を追加・読み取るツール、最新の付箋リソース、要約プロンプトを公開するMCPサーバーを含みます。GitHub CopilotのエージェントモードやClaude AIへの接続方法も説明しています。

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 サーバーの作成とエージェントモードでの GitHub Copilot との使用

このリポジトリには、エージェントモードでの GitHub Copilot と MCP サーバーの統合に関する講演で使用する、資料、サンプル、および付箋を管理する MCP（Model Context Protocol）サーバーの実装が含まれています。

📢 第 1 部：講演について

📋 概要

この 1 時間の講演は、カスタム MCP サーバーを使用して GitHub Copilot の機能を拡張することに関心があり、エージェントのワークフローを理解したい開発者を対象としています。GitHub Copilot と Claude AI で MCP サーバーを作成し、統合する方法を学びます。

📚 アジェンダ

MCP とその目的の紹介
MCP サーバーのアーキテクチャ
実践例：基本的な MCP サーバーの作成
GitHub Copilot（エージェントモード）および Claude AI との MCP サーバーの統合
- VS Code での MCP 拡張機能の設定
- サーバーの実行と Copilot への接続
- Copilot を使用して MCP サーバーとやり取りする例
- Claude AI を使用して MCP サーバーとやり取りする例
ユースケースとベストプラクティス
質疑応答

⚙️ 要件

Python：バージョン 3.10 以降
Node.js：バージョン 18 以降
npm または yarn：JavaScript の依存関係の管理用
uv：Python 環境と依存関係を管理する最新のツール
GitHub アカウント：Copilot（エージェントモード）へのアクセス権が必要です
エディター：MCP 拡張機能を備えた VS Code を推奨します
Claude AI：（任意）Claude との統合デモ用

🚀 インストール

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/ingfcetina/mcp-servers.git

# Navegar al directorio del proyecto
cd mcp-servers

🔗 追加リソース

🤖 第 2 部：AI Sticky Notes MCP Server

📋 概要

このリポジトリの実践パートでは、付箋を管理する MCP（Model Context Protocol）サーバーを実装します。AI モデルが、テキストファイルに保存されたメモを作成、読み取り、要約できます。

🏗️ アーキテクチャ

graph TD
    A[Cliente MCP] -->|Solicita acción| B[Servidor FastMCP]
    B -->|Herramientas| C[add_note]
    B -->|Herramientas| D[read_notes]
    B -->|Recursos| E[get_latest_note]
    B -->|Prompts| F[note_summary_prompt]
    C -->|Escribe en| G[sticky_notes.txt]
    D -->|Lee de| G
    E -->|Lee de| G
    F -->|Lee de| G

🧩 コンポーネント

MCP サーバーは、主に 3 種類のコンポーネントを提供します。

🛠️ ツール（`@mcp.tool()`）

ツールは、モデルがアクションを実行するために呼び出せる関数です。

classDiagram
    class Tool {
        +add_note(message: str) str
        +read_notes() str
    }

add_note：ファイルに新しいメモを追加します
read_notes：保存されたすべてのメモを読み取ります

📚 リソース（`@mcp.resource()`）

リソースは、モデルが参照できるデータを提供します。

classDiagram
    class Resource {
        +get_latest_note() str
    }

get_latest_note：最新のメモのみを返します

💬 プロンプト（`@mcp.prompt()`）

プロンプトは、AI モデル向けのカスタム指示を生成します。

classDiagram
    class Prompt {
        +note_summary_prompt() str
    }

note_summary_prompt：すべてのメモを要約するためのプロンプトを作成します

📊 データフロー

sequenceDiagram
    participant AI as Modelo de IA
    participant MCP as Servidor MCP
    participant File as sticky_notes.txt
    
    AI->>MCP: Invocar add_note("Nueva nota")
    MCP->>File: Escribir "Nueva nota"
    MCP->>AI: "Note added: Nueva nota"
    
    AI->>MCP: Invocar read_notes()
    MCP->>File: Leer contenido
    MCP->>AI: "Nueva nota\nOtra nota anterior"
    
    AI->>MCP: Consultar notes://latest
    MCP->>File: Leer última línea
    MCP->>AI: "Nueva nota"
    
    AI->>MCP: Usar note_summary_prompt()
    MCP->>File: Leer contenido
    MCP->>AI: "Summarize the following notes:\nNueva nota\nOtra nota anterior"

🚀 使用方法

環境の準備

uv をインストールします（パッケージと仮想環境を管理するツール）：

# En Windows PowerShell (ejecutar como administrador)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# En Linux/macOS
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Python 3.10 以降で仮想環境を作成します：

# Navega al directorio del proyecto
cd C:\mcp-servers

# Crea el entorno virtual
uv venv --python=3.10 .venv

仮想環境を有効にします：

PowerShell の場合：

.venv\Scripts\Activate.ps1

# 権限の問題がある場合は、最初に次のコマンドを実行します：
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

CMD の場合：
```
.venv\Scripts\activate.bat
```
Bash の場合：
```
source .venv/Scripts\activate
```

MCP の依存関係とその他の必要な依存関係をインストールします：

# SDK de MCP con CLI incluido
uv pip install "mcp[cli]"

# Otras dependencias útiles
uv pip install pydantic python-dotenv pyyaml

VS Code との連携

GitHub Copilot がインストールされていることを確認します：
- VS Code を開きます
- 拡張機能タブに移動します（Ctrl+Shift+X）
- 「GitHub Copilot」を検索し、公式拡張機能をインストールします
- エージェントモードで Copilot の機能を利用できることを確認します

settings.json で MCP サーバーを設定します：

共有された画像に示されているように、VS Code にはすでに MCP の設定があります
settings.json で設定を確認または変更できます：

"mcp": {
    "servers": {
        "Demo": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "run",
                "--with",
                "mcp[cli]",
                "mcp",
                "run",
                "C:\\mcp-servers\\project\\main.py"
            ]
        }
    }
}

GitHub Copilot を通じて MCP サーバーを操作します：
- Copilot のエージェントモードでは、add_note、read_notes、get_latest_note などのコマンドを直接使用できます

Claude AI との連携

Claude AI に MCP サーバーをインストールします：

# Asegúrate de tener el entorno virtual activado
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Instala tu servidor en Claude AI
mcp install C:\mcp-servers\project\main.py

claude_desktop_config.json を設定します：

{
  "mcpServers": {
    "Demo": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "C:\\mcp-servers\\project\\main.py"
      ]
    }
  }
}

Claude AI を通じてサーバーを操作します：
- Claude AI クライアントを再起動します
- 設定で MCP サーバー「Demo」を選択します
- 会話で add_note、read_notes、get_latest_note などのコマンドを使用します

開発用の直接実行

MCP サーバーを直接実行するには：

# Activa el entorno virtual
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Ejecuta el servidor MCP en modo desarrollo
uv run --with mcp mcp dev project/main.py

# Alternativa para ejecución sin inspector
uv run --with mcp mcp run project/main.py

MCP Inspector がブラウザーで http://localhost:6277 に自動的に開きます。

🔧 よくある問題の解決

エラー：ポートが使用中です（6277）

# Identifica el proceso usando el puerto
netstat -ano | findstr :6277

# Termina el proceso (reemplaza <PID> con el número identificado)
taskkill /F /PID <PID>

接続エラー：「Connection Error, is your MCP server running?」と表示された場合：
- サーバーが実行中であることを確認します
- ファイアウォールが接続をブロックしていないことを確認します
- main.py へのパスが正しいことを確認します
仮想環境が有効にならない：
- conda と uv を同時に使用している場合は、まず conda を無効にします：
```
conda deactivate
```
- 次に uv 環境を有効にします

📋 付箋用 MCP サーバーのコンポーネントリファレンス

以下に、この MCP サーバーに実装されているコンポーネントを、種類と機能別に詳しく示します：

種類	名前	説明	パラメーター	戻り値
🛠️ ツール	`add_note`	保存ファイルに新しい付箋を追加します	`message` (str)：保存するメモのテキスト	追加したメモのテキストを含む確認メッセージ
🛠️ ツール	`read_notes`	保存されているすべてのメモを取得して表示します	なし	既存のすべてのメモの一覧
📚 リソース	`notes://latest`	最新のメモにすばやくアクセスできるようにします	なし	最後に追加されたメモのテキスト
💬 プロンプト	`note_summary_prompt`	モデルが構造化された要約を作成するための指示を生成します	なし	現在のメモを含むプロンプトテンプレート

これらのコンポーネントが連携し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じて付箋を包括的に管理します。

📄 ライセンス

このリポジトリのコードとサンプルには、GNU General Public License v3.0（GPL-3.0）が適用されます。このライセンスの条件に従って、コードを使用、変更、配布できます。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

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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。

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