model-context-protocol

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Python で Model Context Protocol（MCP）を使用して構築されたカスタムサーバープロジェクトです。このリポジトリでは、MCP のコア機能を実証するシンプルな AI 付箋アプリケーションを実装しています。

これまでに構築したもの

このプロジェクトでは、以下の機能を備えた、シンプルながら実用的な AI 付箋アプリケーションとして機能する MCP サーバーを実装しています。

• メモの追加：ユーザーは永続ストレージファイルに新しいメモを追加できます
• メモの読み取り：ユーザーは保存されたすべてのメモを取得できます
• 最新のメモへのアクセス：最新のメモのみを取得するリソースエンドポイント
• メモの要約：現在のすべてのメモを AI に要約するよう依頼するプロンプトジェネレーター

コアコンポーネント

1. FastMCP サーバー：MCP フレームワークを使用したサーバーの主要な実装
2. ツール：特定の処理を実行する関数エンドポイント
   • add_note：ストレージに新しいメモを追加します
   • read_notes：保存されたすべてのメモを取得します
3. リソース：特定の情報を提供するデータエンドポイント
   • notes://latest：最も新しく追加されたメモを提供します
4. プロンプト：AI とのやり取りに使うテンプレートジェネレーター
   • note_summary_prompt：すべてのメモを AI に要約するよう依頼するプロンプトを作成します

このサーバーでできること

開発者向け

• 機能の拡張：新しいツール、リソース、プロンプトを追加してアプリケーションを強化できます
• AI モデルとの連携：このサーバーを LLM に接続して、インテリジェントなメモ作成アプリケーションを構築できます
• 参考として活用：独自のプロジェクトで MCP アプリケーションを構成する方法を学べます
• UI の構築：これらのエンドポイントと連携するフロントエンドを作成できます

ユーザー向け

• メモの管理：API を通じてメモを追加、取得できます
• AI による要約の取得：プロンプトエンドポイントを使って、メモの要約を生成できます
• 最新情報へのアクセス：最も新しいメモをすばやく取得できます

はじめに

サーバーを実行するには：

python main.py

サーバーが起動し、メモの追加、読み取り、最新のメモへのアクセス、要約プロンプトの生成を行うエンドポイントが公開されます。

今後の機能強化

このプロジェクトで考えられる改善点：

• メモの削除および編集機能を追加する
• メモのカテゴリ分けとタグ付けを実装する
• より簡単に操作できるウェブインターフェースを作成する
• 複数ユーザーに対応するため、認証を追加する
• メモを自動分析するため、外部 AI サービスと連携する