McpServer

McpServer

AI モデルとの連携と書籍管理のための、Model Context Protocol（MCP）実装サーバーです。

概要

McpServer は、Ollama の AI モデルと書籍管理 API を連携させるための包括的なソリューションです。このプロジェクトでは MCP（Model Context Protocol）プロトコルを実装し、API 経由でツールを実行するための HTTP インターフェースを提供します。

このシステムは、次の 3 つの主要なコンポーネントで構成されています。

• McpServer：.NET による MCP プロトコルの実装
• Livros API：書籍データを管理する API
• Ollama：AI モデルを実行するサービス

システム要件

• Docker と Docker Compose
• .NET 9.0（開発用）
• 8GB 以上の RAM（大規模な AI モデルには 16GB を推奨）
• 10GB のディスク容量

インストールと実行

方法 1：Docker Compose を使用する（推奨）

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/Adriano-Severino/McpServer.git
   cd McpServer
   

2. Docker Compose を使用してシステムを実行します。

   docker-compose up -d
   

3. すべてのサービスが稼働していることを確認します。

   docker-compose ps
   

方法 2：ローカルで実行する（開発用）

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/Adriano-Severino/McpServer.git
   cd McpServer
   

2. Ollama をローカルまたは Docker 経由で実行します。

   docker run -d -p 11434:11434 -v ollama_data:/root/.ollama --name ollama ollama/ollama
   

3. Livros API を実行します。

   cd Livros
   dotnet run
   

4. McpServer の環境変数を設定します。

   set OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
   set API_BASE_ADDRESS=http://localhost:5000/api/
   

5. McpServer を実行します。

   cd McpServer
   dotnet run
   

システムの使用方法

システムが起動したら、次のエンドポイントにアクセスできます。

API エンドポイント

• MCP サーバー：http://localhost:5500

  • ツール一覧：http://localhost:5500/api/tools
  • OpenAPI ドキュメント：http://localhost:5500/api/openapi.json
  • ツールの実行：http://localhost:5500/api/execute (POST)

• Livros API：http://localhost:5000

  • 書籍管理用の REST API

Open WebUI との連携

Open WebUI と連携するには、次の手順に従います。

1. Open WebUI を起動します（docker-compose 全体を使用していない場合）。

   docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434 -e MCP_SERVER_URL=http://localhost:5500 ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda
   

2. http://localhost:3000 で Open WebUI にアクセスします。

3. MCP Server への接続を設定します。

   • URL：http://localhost:5500/api/openapi.json

利用可能なツール

MCP Server は次のツールを提供します。

書籍管理

• ObterAsync：タイトルによる任意の絞り込みで書籍を検索
• ObterPorAutor：著者で書籍を検索
• CadastrarAsync：新しい書籍を作成・登録
• AtualizarAsync：既存の書籍データを更新

Ollama との連携

• ListModels：Ollama で利用可能なモデルを一覧表示
• GenerateResponse：Ollama のモデルを使って応答を生成

システムユーティリティ

• VerificarConectividade：コンポーネント間の接続を確認
• ExibirConfiguracao：MCP Server の接続設定を表示

使用例

例 1：書籍の一覧表示

// POST para http://localhost:5500/api/execute
{
  "tool": "ObterAsync",
  "parameters": {
    "titulo": "O Senhor dos Anéis"
  }
}

例 2：書籍の登録

// POST para http://localhost:5500/api/execute
{
  "tool": "CadastrarAsync",
  "parameters": {
    "livro": {
      "titulo": "O Hobbit",
      "autor": "J.R.R. Tolkien",
      "anoPublicacao": 1937,
      "genero": "Fantasia"
    }
  }
}

例 3：Ollama による応答の生成

// POST para http://localhost:5500/api/execute
{
  "tool": "GenerateResponse",
  "parameters": {
    "model": "llama3",
    "prompt": "Escreva um resumo sobre O Senhor dos Anéis"
  }
}

設定

環境変数

• OLLAMA_BASE_URL：Ollama サービスのベース URL（既定値：http://ollama:11434）
• API_BASE_ADDRESS：Livros API のベースアドレス（既定値：http://livros-api:5000/api/）

トラブルシューティング

接続の問題

サービス間の接続に問題がある場合は、次の手順をお試しください。

1. すべてのコンテナーが実行中であることを確認します。

   docker-compose ps
   

2. 接続確認ツールを使用します。

   // POST para http://localhost:5500/api/execute
   {
     "tool": "VerificarConectividade",
     "parameters": {}
   }
   

3. コンテナーのログを確認します。

   docker-compose logs mcpserver
   docker-compose logs livros-api
   docker-compose logs ollama
   

Ollama モデルの問題

モデルが読み込まれない場合は、次の手順をお試しください。

1. Ollama が実行中であることを確認します。
2. Ollama でモデルが利用可能であることを確認します。

   docker exec -it ollama ollama list
   

3. 必要に応じてモデルをダウンロードします。

   docker exec -it ollama ollama pull llama3
   

システムアーキテクチャ

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌───────────┐
│  Open WebUI │────►│  MCP Server  │────►│  Ollama   │
└─────────────┘     └──────────────┘     └───────────┘
                           │
                           ▼
                    ┌──────────────┐
                    │  Livros API  │
                    └──────────────┘

開発

プロジェクトに貢献するには、次の手順に従います。

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能用のブランチを作成します（git checkout -b feature/nome-da-feature）。
3. 変更をコミットします（git commit -am 'Adiciona funcionalidade X'）。
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/nome-da-feature）。
5. Pull Request を作成します。