Modern Control Protocol (MCP) Server

モダン制御プロトコル（MCP）サーバー

複数の AI プロバイダー、高度な監視機能、堅牢な会話管理に対応した、モダンでスケーラブルな MCP サーバー実装です。

機能

• 複数の AI プロバイダーに対応（OpenAI、Anthropic、Google AI、Azure）
• リアルタイムのストリーミング応答
• 会話管理と履歴
• 関数呼び出しとツールの利用
• ベクトルデータベースとの統合
• セマンティックキャッシュ
• Prometheus メトリクスと Grafana ダッシュボード
• レート制限とエラー処理
• データ永続化のための PostgreSQL
• キャッシュのための Redis
• 検索のための Elasticsearch
• Docker によるコンテナ化

クイックスタート

1. リポジトリをクローンします
2. 環境テンプレートをコピーします：

   cp .env.example .env
   

3. .env の環境変数を更新します
4. Docker Compose でサービスを起動します：

   docker-compose up -d
   

API ドキュメント

起動後、以下にアクセスしてください：

• API ドキュメント：http://localhost:8000/docs
• ReDoc ドキュメント：http://localhost:8000/redoc

監視

• Prometheus メトリクス：http://localhost:9090
• Grafana ダッシュボード：http://localhost:3000

開発

前提条件

• Python 3.9+
• PostgreSQL
• Redis
• Elasticsearch
• Docker と Docker Compose

ローカル環境のセットアップ

1. 仮想環境を作成します：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   # or
   .\venv\Scripts\activate  # Windows
   

2. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 開発サーバーを実行します：

   uvicorn app.main:app --reload
   

テスト

以下のコマンドでテストを実行します：

pytest

アーキテクチャ

MCP サーバーはマイクロサービスアーキテクチャで構築されています：

• REST API 用の FastAPI
• データ永続化のための PostgreSQL
• キャッシュとレート制限のための Redis
• 検索機能のための Elasticsearch
• ベクトルストレージのための Qdrant
• 監視のための Prometheus と Grafana

API エンドポイント

• /api/v1/mcp/prompts：プロンプト管理
• /api/v1/mcp/conversations：会話処理
• /api/v1/mcp/conversations/{id}/complete：AI による補完
• /metrics：Prometheus メトリクス
• /health：ヘルスチェック

ライセンス

MIT ライセンス