Mcp_proxy_pydantic_agent について
Mcp_proxy_pydantic_agent は、MCP サーバーを Pydantic.AI エージェントに接続する方法を示すサンプルです。異なる LLM やライブラリ構成を示すクライアントスクリプトが 2 つ含まれています。
主な機能
- 01MCP サーバーと Pydantic.AI の連携
- 02クライアントスクリプトの例を 2 つ収録
- 03異なる LLM 構成の紹介
活用シーン
- 01Pydantic.AI と MCP サーバーの連携方法の確認
- 02用意されたクライアントスクリプトの比較
MCP 対応
Pydantic.AI エージェントを MCP サーバーに接続し、サーバーの機能を使って質問に答える例を示します。
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。
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。
ツール
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
Pydantic.AI と MCP（Model Context Protocol）サーバーの統合を紹介するサンプル
このサンプルでは、次のコンテンツを使用しています：https://github.com/modelcontextprotocol/quickstart-resources.git - 特に、天気の「サーバー」のコード
このコードでは、デモ用に2種類の LLM を使用しています。プロキシエージェントは gpt-4o を、ツールは sonnet を使用します。
そのため、OPENAI_API_KEY と ANTHROPIC_API_KEY の両方をエクスポートするか、使用するモデルに合わせてコードを変更してください。
pyproject.toml は、パッケージマネージャーに 'uv' を使用することを前提としています。
実行手順
- このリポジトリをクローンします
- uv sync
- cd mcp-client
- uv run client.py（openai と anthropic のキーが必要で、anthropic のライブラリを直接使用します）
- uv run client2.py（純粋な pydantic で、関数呼び出しに対応する任意の LLM で動作します）
（または、client2.py をお試しください。PydanticAI のみを使用し、Anthropic のライブラリには直接依存しません）
次のような質問をしてみてください。
バンガロールが午後7時30分のとき、NY は何時ですか？
現在のシカゴの天気はどうですか？
（終了するときは終了してください）
コメント
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。