MCPBot について
MCPBotは、FastAPIを使ってMCPクライアントとサーバーを実装した卒業研究プロジェクトです。ローカルまたはAzureリソースでの実行を想定し、ローカル環境では用意されたChromaDBフォルダーを使うか、文書からベクトルデータベースを作成できます。
主な機能
- 01MCPクライアントとサーバーの実装
- 02FastAPIを使用
- 03ローカルまたはAzureリソースでの実行
- 04文書からベクトルデータベースを作成
活用シーン
- 01プロジェクトをローカルで実行する
- 02Azureリソースでプロジェクトを使う
- 03文書からベクトルデータベースを作成する
MCP 対応
MCPBotはMCPクライアントとMCPサーバーの両方を実装しています。READMEには、サーバーが公開するツールやリソース、またクライアントの接続管理方法は記載されていません。
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。
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
MCPBot
ドキュメント: https://gkenios.github.io/mcpbot
FastAPI を使用した MCP クライアントおよびサーバーの実装です。ローカルでの実行、または Azure リソースの利用を想定して設計されています。
今後の予定
- OAuth2 を新しい MCP OAuth2 フローに変更する
ローカル
ローカルで実行するには
uv sync --group localを実行します- .env ファイルで、
mcpbot/config-local.pyファイルに定義されているシークレットを設定します - アクセス権がある場合は、このリンクから
.chromadbフォルダー全体をダウンロードし、プロジェクトのルートディレクトリに配置します。
そうでない場合は、scripts/create_document.pyスクリプトを使用して独自のベクトルデータベースを作成します。
コメント
Markdown 対応
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。