PydanticAI MCP Experiment

PydanticAI MCP 実験

ローカルの LLM モデルに独自の MCP サーバーを提供するための、最小限の例です。

examples/ には、pydantic_ai とローカルモデル／ollama を使って MCP クライアントとサーバーを構成し、実際に試したり、いろいろと調整したりできる例が複数あります。

セットアップ

このプロジェクトは uv で管理されています。セットアップするには、次を実行してください。

uv sync

例

次の方法で MCP サーバー（ローカル）を実行する例が 4 つあります。

• Stdio -> examples/0_subprocess
• HTTP
  • mcp.run -> examples/1_http_mcp_run
  • FastAPI -> examples/2_http_fastapi
  • Starlette -> examples/3_http_starlette

各フォルダーには client.py ファイルと server.py ファイルがあります。

client.py ファイルを実行する前に、サーバーを起動してください。

各スクリプトは、該当する例のフォルダーに移動すれば、次のコマンドだけで実行できるように設定されています。

python server.py

および

python client.py

ロギング

ここでは pydantic_ai を使用しているため、ロギングには logfire が自然な選択肢です。そのため、client.py ファイルを実行すると、logfire での認証を求められます。バックエンドを otel-tui のようなものに変更することもできますが、確認したかったプロンプトと応答メッセージを見つけようとしたものの、うまくいきませんでした。

参考資料

• pydantic + ollama：https://ai.pydantic.dev/models/openai/#example-local-usage
• pydantic ai + mcp + 「stdio」サーバー：https://ai.pydantic.dev/mcp/client/#mcp-stdio-server
• logfire のセットアップ：https://logfire.pydantic.dev/docs/#logfire - アカウントの作成が必要です
• otel-tui バックエンドでの logfire：https://ai.pydantic.dev/logfire/#logfire-with-an-alternative-otel-backend -> ドキュメントのスクリーンショットには表示されているにもかかわらず、プロンプトと応答は表示されません