mcp

mcp

参考資料：

https://mp.weixin.qq.com/s/ULxokHOn4zVOgiLHf9DQUA,

https://zhuanlan.zhihu.com/p/20222456593

簡単な補足を加えます。client として cline を使い、llm として gemini を選択できます。

本文では claude desktop の使い方が特に説明されていないようです。ここでは、llm とやり取りするプラットフォームとして、さまざまな client を選択できます（つまり、インターフェースです。自分で作成することもできます）。

現在選択できる client は llms-full.txt に記載されています。

server は主にツールを生成するためのものです。ツールは /src/calculate.py、src/datawale.py に示されているとおりです。そのため、一般的に定義する必要があるのはこのツールです（オープンソースで公開されているものを選ぶこともできます。例：https://composio.dev/）。

ここでは主に client の使い方を紹介します。

vscode に Cline プラグインをインストールし、上図のように適切なモデルを選択します。

次に mcp servers、installed の順に選択し、edit configuration から設定ファイルを追加します。

command には絶対パスを指定する必要があります。相対パスではエラーが発生します。

ツールを呼び出すときは、server を実行して常に起動した状態にし、その後の通信や呼び出しに備える形になると思われます。 例：/Users/{username}/.local/bin/uv --directory /Users/{username}... run txt_counter.py

--directory は実行ディレクトリを切り替えます。

txt_counter.py を直接実行することもできますが、その場合はポートを自分で変更する必要があります。

client（試していません）

src/mcp_client.py

参考：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov-file#quickstart

実際の役割は UI のようなもので、llm とやり取りして response を取得することです（呼び出す必要があるツールなど。langchain を参考にしてください）。

llms-full.txt
公式の説明ドキュメントです（最初のリンクにあります）。

簡単な使用例

https://modelcontextprotocol.io/examples

prompts の構造

langchain の bind_tools に少し似ていますが、機能はさらに強力です。

https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/prompts#prompts

プロンプトを使うと、サーバーで再利用可能なプロンプトテンプレートやワークフローを定義し、クライアントを通じてユーザーや LLM に簡単に提示できます。LLM との一般的なやり取りを標準化し、共有するための強力な方法です。

プロンプトは ユーザーが制御する ように設計されています。つまり、サーバーからクライアントに公開され、ユーザーが明示的に選択して使用できるようになっています。

{
  name: string;              // Unique identifier for the prompt
  description?: string;      // Human-readable description
  arguments?: [              // Optional list of arguments
    {
      name: string;          // Argument identifier
      description?: string;  // Argument description
      required?: boolean;    // Whether argument is required
    }
  ]
}

使い方：

git clone <repo_path>

cd

uv をインストールします。

https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

uv run script.py

上記のコマンドを実行すると、対応する環境が現在のフォルダー（./.venv）に自動でインストールされます。実際には、cline で mcp server を設定するときに uv 関連の処理が自動で実行されます。環境がない場合は、プロジェクト内の設定に基づいて自動で