Simple MCP Server

Simple MCP Server

これは、MCP サーバーの構築方法を最小限の構成で紹介するサンプルプロジェクトです。

• 天気の検索：高徳オープンプラットフォームが提供する天気検索APIを使用してMCP サーバーを実装し、現在の天気と今後の天気を取得できます。

動作デモ

上の図の例：

• ユーザーが「西安では今日、綿入れを着たほうがいいですか」と質問します
• AI が天気MCP サーバーを呼び出すかどうかを自動的に判断します
• AI がMCP サーバーのパラメーター要件に従い、西安の経度・緯度情報をMCP サーバーに渡します
• MCP サーバーが内部で高徳が提供する天気検索APIを呼び出し、結果をAIに返します
• AI が天気の結果をまとめて整理し、ユーザーに出力します

環境の準備

MCP サーバーの構築と実行

• Java 17 以降
• Maven 3.6 以降
• Spring Boot と Spring AI の概念に関する理解
• （任意）AI アシスタントとの連携用のClaude Desktop

MCP クライアントと大規模言語モデル

Cline、Continue、Claude Desktopなど、MCPプロトコルに対応したAIチャットクライアントプログラムであれば使用できます。本例ではCherry Studioを使用します。

Cherry Studio

Cherry StudioはAIチャットクライアントで、シリコンフロー、アリババクラウド百錬、OpenAIなど、国内外の数十の大規模言語モデルプロバイダーに対応しています。各プロバイダーはさまざまな大規模言語モデルのサービスを提供しており、それぞれのモデルの能力には違いがあります。無料のものと有料のものがあり、用途や能力も異なります。 もちろん、Cherry StudioはOllama、LLM Studioなど、ローカルで実行する大規模言語モデルにも対応しています。

この記事では、シリコンフローが提供するQwen2.5-7B-Instructモデルを使用します。まずシリコンフローのアカウントを登録してAPIキーを申請し、Cherry StudioでAPIキーを設定してください。

注意：Function Call機能を備えた大規模言語モデル（Cherry Studioでは🔧マークが付いているモデル）を選択してください。例：Qwen2.5-7B-Instruct。

高徳オープンプラットフォームのAPIキー

高徳オープンプラットフォームからWeb APIキー（key）を申請してください。

ビルド

ビルドと実行

このサーバーはSTDIOトランスポートモードを使用し、通常はクライアントによって自動的に起動されます。サーバーのjarをビルドするには：

./mvnw clean install -DskipTests

ビルドが完了すると、プロジェクトのパスにtarget/mcp-weather-stdio-server-0.0.1-SNAPSHOT.jarファイルが生成されます。

インストールと使用

Cherry Studioで設定/MCPサーバーを開き、以下の図のようにMCPサーバーを追加します。

• 名前：任意の名前を入力
• 種類：STDIO
• コマンド：node
• 引数：先ほどビルドした実行ファイルのパス、つまり/Users/yourname/simple-mcp-server/build/index.js
• 環境変数：
  • GAODE_API_KEY：高徳オープンプラットフォームで申請したWeb APIの32桁のキー GAODE_API_KEY=your_api_key
  • DINGTALK_ACCESS_TOKEN：DingTalkグループボットのWebhookアドレスの末尾にある64桁のキー DINGTALK_ACCESS_TOKEN=your_access_token

使用方法

Cherry Studioで新しい会話を作成し、チャットボックスの下部でMCPサーバーと、先ほどインストールしたMCP Serverを有効にします。

注意：Function Call機能を備えた大規模言語モデルを選択した場合にのみ、下部にMCP関連のオプションが表示されます。