自作の Model Context Protocol (MCP) クライアントとサーバー

自作の Model Context Protocol (MCP) クライアントとサーバー

このリポジトリは、Model Context Protocol (MCP)のクライアントとサーバーを自作で実装したものです。AnthropicのClaudeモデルとのインタラクションを通じて、MCPの実装方法と活用例を示しています。

概要

Model Context Protocol (MCP)は、AIアシスタントと様々なデータソースを接続するためのオープンスタンダードです。このプロジェクトでは、MCPの基本的な概念を理解し、実際に動作するクライアントとサーバーの両方を実装しています。

主な機能

• MCPサーバー:

  • Express.jsを使用したRESTful APIサーバー
  • AnthropicのAPIと連携したAI処理エンジン
  • メッセージングとコンテキスト管理機能

• WebSocketサポート:

  • リアルタイムストリーミングレスポンス
  • 双方向通信によるインタラクティブな対話
  • イベントベースの非同期通信

• MCPクライアント:

  • HTTPとWebSocketの両方をサポートする統合クライアント
  • シンプルで使いやすいAPI
  • 複数の通信方式に対応

• デモアプリケーション:

  • HTTP通信の基本デモ
  • WebSocketストリーミングデモ
  • インタラクティブチャットコンソール

技術スタック

• バックエンド: Node.js, Express, WebSocket (ws)
• フロントエンド: TypeScript, Axios
• AI連携: Anthropic Claude API
• その他: dotenv（環境変数管理）, TypeScript（型安全な開発）

プロジェクト構造

mcp-client-server/
├── client/               # MCPクライアント実装
│   ├── http-client.ts    # HTTP通信クライアント
│   ├── ws-client.ts      # WebSocket通信クライアント
│   ├── mcp-client.ts     # 統合クライアント
│   ├── types.ts          # 型定義
│   └── index.ts          # エントリーポイント
├── server/               # MCPサーバー実装
│   ├── controllers/      # APIコントローラー
│   ├── routes/           # APIルート定義
│   ├── services/         # MCPサービス
│   ├── websocket/        # WebSocketサポート
│   ├── types.ts          # 型定義
│   └── index.ts          # サーバーエントリーポイント
├── examples/             # サンプルアプリケーション
│   ├── http-demo.ts      # HTTPデモ
│   ├── websocket-demo.ts # WebSocketデモ
│   └── chat-demo.ts      # チャットデモ
├── MCP_DOCUMENTATION.md  # MCPに関する詳細資料
├── dist/                 # ビルド出力ディレクトリ
└── .env                  # 環境変数設定

セットアップ方法

前提条件

• Node.js 14以上
• Anthropic API Key (Claude APIにアクセスするため)

インストール手順

1. リポジトリをクローンまたはダウンロードします

2. 依存関係をインストールします

npm install

3. 環境変数ファイルを設定します

# .envファイルを作成し、以下の内容を設定
PORT=3000
HOST=localhost
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
MODEL_NAME=claude-3-opus-20240229
MAX_TOKENS=1000

使い方

サーバーの起動

npm run start:server

サーバーはデフォルトで http://localhost:3000 で起動します。 WebSocketサーバーも同時に ws://localhost:3000 で利用可能になります。

デモアプリケーションの実行

1. HTTPデモの実行

サーバーが起動していることを確認してから実行します。

npm run demo:http

このデモはHTTP APIを使用してMCPサーバーと通信し、以下を行います：

• サーバーのヘルスチェック
• シンプルなプロンプトの送信と応答の表示
• 完全なメッセージリクエストの送信とレスポンスの解析

2. WebSocketストリーミングデモの実行

npm run demo:ws

このデモはWebSocketを使用して以下を実演します：

• WebSocket接続の確立
• シンプルなプロンプトの送信
• リアルタイムのストリーミングレスポンスの受信
• ストリーミングの進行状況の表示

3. インタラクティブチャットデモの実行

npm run demo:chat

コマンドライン上でリアルタイムにMCPと会話できるインタラクティブなデモです：

• 「exit」と入力するまで会話を継続
• WebSocketを使用したストリーミングレスポンス
• 会話履歴の保持と文脈を考慮した応答

APIリファレンス

HTTP API

エンドポイント	メソッド	説明
/api/health	GET	サーバーのヘルスチェック
/api/message	POST	完全なMCPメッセージを送信
/api/prompt	POST	シンプルなテキストプロンプトを送信

WebSocket API

WebSocketエンドポイント: ws://localhost:3000

クライアントからサーバーへのメッセージタイプ

• message - 完全なMCPメッセージを送信
• prompt - シンプルなテキストプロンプトを送信
• stream - ストリーミングレスポンスをリクエスト

サーバーからクライアントへのイベントタイプ

• connection - 接続状態の通知
• message_response - メッセージへの応答
• prompt_response - プロンプトへの応答
• stream_start - ストリーミング開始通知
• stream_chunk - ストリーミングデータチャンク
• stream_end - ストリーミング終了通知
• error - エラー通知

プログラム例

クライアントAPIの使用例

import { createMCPClient, createPromptRequest, MCPRole } from './client';

// クライアントの作成
const client = createMCPClient({
  apiBaseUrl: 'http://localhost:3000',
  wsBaseUrl: 'ws://localhost:3000'
});

// HTTP APIを使用した例
async function httpExample() {
  // サーバーの状態確認
  const health = await client.healthCheck();
  console.log('サーバー状態:', health.status);
  
  // シンプルなプロンプト送信
  const response = await client.sendPrompt('AIの未来について教えてください');
  console.log('応答:', response.response);
}

// WebSocketを使用した例
async function wsExample() {
  // WebSocket接続
  await client.connectWebSocket();
  
  // イベントリスナーの登録
  client.on('prompt_response', (data) => {
    console.log('応答:', data.response);
  });
  
  // プロンプトの送信
  client.sendWebSocketPrompt('量子コンピューティングの可能性は？');
  
  // ストリーミングでのリクエスト
  client.on('stream_chunk', (chunk) => {
    // リアルタイムでチャンクを処理
    process.stdout.write(chunk.content[0].text);
  });
  
  // ストリーミングリクエストの送信
  client.sendStreamRequest({
    messages: [{
      role: MCPRole.USER,
      content: [{ type: 'text', text: 'AIと人間の協調について詩を書いてください' }]
    }],
    model: 'claude-3-opus-20240229'
  });
}

拡張と貢献

このプロジェクトは基本的な実装を提供していますが、以下のような拡張が可能です：

• マルチモーダル機能の追加（画像処理など）
• 会話履歴の永続化
• 認証機能の強化
• ユーザーインターフェースの実装
• より高度なエラーハンドリング

関連資料

詳細な技術資料は MCP_DOCUMENTATION.md を参照してください。このドキュメントには以下の情報が含まれています：

• MCPの概念と原理
• アーキテクチャの詳細
• 実装パターン
• ベストプラクティス
• 性能最適化のヒント

ライセンス

MIT

注意事項

• このプロジェクトは教育・研究目的で提供されています
• 本番環境で使用する場合は、セキュリティやエラー処理などを強化してください
• APIキーなどの機密情報を適切に管理してください
• Anthropic APIの利用規約に従ってください