try_fastmcp

try_fastmcp

このプロジェクトは、FastMCP ライブラリを使用して MCP サーバーを作成する Python アプリケーションです。また、openai ライブラリを使用して OpenAI API とやり取りします。

前提条件

• Python 3.6 以降
• OpenAI API キー

インストール

1. リポジトリをクローンします。

   git clone <repository_url>
   cd try_fastmcp
   

2. 仮想環境を作成します。

   python -m venv env
   

3. 仮想環境を有効にします。

   env\Scripts\activate
   

4. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

5. OpenAI API キーを設定します。

   .env.example ファイルを .env に名前を変更し、OPENAI_API_KEY を入力します。

使用方法

MCP サーバーを実行するには、次のコマンドを実行します。

python server.py

MCP クライアントを実行するには、次のコマンドを実行します。

streamlit run client.py

説明

この MCP サーバーは、以下のツールを提供します。

• get_all_datasets：data.gouv.ci カタログからすべての公開データセットを取得します。
• websearch_newssearch：ユーザーのクエリに基づいてニュース記事を取得します。
• add：2つの数値を加算します。
• subtract：2つの数値を減算します。
• multiply：2つの数値を乗算します。
• divide：2つの数値を除算します。
• power：2つの数値のべき乗を計算します。
• sqrt：数値の平方根を計算します。
• cbrt：数値の立方根を計算します。
• factorial：数値の階乗を計算します。
• log：数値の対数を計算します。
• remainder：2つの数値を除算したときの余りを計算します。
• sin：数値の正弦を計算します。
• cos：数値の余弦を計算します。
• tan：数値の正接を計算します。

また、以下のリソースも提供します。

• greeting://{name}：名前に合わせた挨拶を取得します。

貢献者

• Deepseek

TODO

• 履歴の長さを制限する「メモリトリミング」メカニズムを追加する
• 長いやり取りの会話要約を実装する
• 会話をリセットするオプションを追加する
• 履歴を永続ストレージ（データベース、ファイル）に保存する
• 応答を Markdown 形式にする