MCP Server

🚀 MCP-Server

このプロジェクトは、アプリケーションのバックエンドとして機能するサーバーです。Model Context Protocol (MCP) を実装し、LM StudioなどのAIモデルがローカルデータやカスタムツールと安全にやり取りできるようにします。例えば、サーバーはCSVやParquet形式のデータを処理し、データ処理や分析のためのツールを提供します。

🚀 クイックスタート

MCP-Serverを使用するには、まずインストールとセットアップを行い、次にLM Studioとの連携を行います。以下に詳細な手順を示します。

✨ 主な機能

• MCPの実装：AIモデルとローカルデータやカスタムツールの安全なやり取りを可能にします。
• データ処理：CSVやParquet形式のデータを処理できます。
• ツールの提供：データ処理や分析のためのツールを提供します。

📦 インストール

uv を使用して依存関係のインストールと管理を行うことを強くおすすめします。uvは高速で最新のPythonプロジェクトマネージャーです。

1. uvのインストール システムに uv がインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールできます。

   Linux/Macの場合

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   

   Windowsでcurlが利用できない場合

   pip install uv
   

   または

   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
   

   ターミナルを再起動して、uv コマンドが使用可能か確認します。uv --version でインストールを確認できます。

2. リポジトリのクローン

   git clone <repository-url>
   cd mcp-server
   

3. 仮想環境のセットアップと依存関係のインストール

   uv venv
   .venv\Scripts\activate # MacOSまたはLinuxの場合: source .venv/bin/activate
   uv pip install -r requirements.txt
   

💻 使用例

基本的な使用法

MCP-Serverの起動

MCP-Serverを起動するには、プロジェクトのルートディレクトリに移動して以下のコマンドを実行します。

uv run main.py

サーバーは、LM Studioなどのクライアントからの接続を待機します。ただし、LM Studioは必要に応じてサーバーを自動的に（バックグラウンドで）起動することもできるため、サーバーを常に起動しておく必要はありません。

LM Studioとの連携

LM StudioをMCP-Serverに接続するには、LM Studioの設定ファイルを編集する必要があります。

1. LM Studioの mcp.json を編集 LM Studioの mcp.json ファイルを編集します。

2. サーバーを設定に追加 以下のJSONコードを mcp.json ファイルに追加し、/ABSOLUTE/PATH/TO/mcp-server を実際のプロジェクトディレクトリの絶対パスに置き換えます。uv がシステムパスにあることを確認するか、uv 実行ファイルの完全パスを指定してください。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/mcp-server",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

3. LM Studioの再起動 LM Studioを再起動すると、MCP-Serverのツールが使用可能になります。LM Studioの設定またはインターフェースを確認して、登録されたツール (summarize_csv_file, summarize_parquet_file) を見つけてください。

高度な使用法

LM Studioでの例示的なクエリ

LM Studioにツールを使用するように依頼することができます。例えば：

• "sample.csv という名前のCSVファイルを要約してください。"
• "sample.parquet には何行ありますか？"

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

• main.py：MCP-Serverを起動するためのメインファイルです。
• server.py：MCP-Serverのロジックを含み、ツールを登録します。
• generate_parquet.py：他のデータソース（例：sample.csv）からParquetファイルを生成するスクリプトです。
• data/：サンプルデータ（sample.csv, sample.parquet）が格納されているディレクトリです。
• tools/：MCPツールの定義が含まれています。
  • csv_tools.py：CSVファイルを処理するための関数です。
  • parquet_tools.py：Parquetファイルを処理するための関数です。
• utils/：ファイルの読み取りなどの再利用可能なヘルパー関数が含まれています。
  • file_reader.py：CSVおよびParquetファイルを読み取り、その内容を要約するヘルパー関数です。
• pyproject.toml：プロジェクトの依存関係を管理するプロジェクト構成ファイルです。
• uv.lock：uv が生成する依存関係のロックファイルです。

データ

サンプルデータは data/ ディレクトリにあります。

ツール

このディレクトリ（csv_tools.py, parquet_tools.py）のツールは、主に main.py と server.py を介してMCP-Serverと統合することを想定しています。MCP-Serverが必要に応じて呼び出すため、直接実行する必要はありません。

ユーティリティ (utils/)

utils/ ディレクトリには、ツールがデータを処理および要約するために使用する再利用可能なヘルパー関数（例：file_reader.py）が含まれています。

🔧 技術詳細

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) を使用してAIモデルとローカルデータやカスタムツールのやり取りを可能にします。uvを使用して依存関係を管理し、Pythonでサーバーを実装しています。

📄 ライセンス

READMEにはライセンス情報が記載されていないため、このセクションは省略されています。

感謝

このプロジェクトは、[@llm - guy](https://github.com/llm - guy) のインスピレーションと知見に基づいています。

[Building a Basic MCP Server with Python](https://medium.com/data - engineering - with - dremio/building - a - basic - mcp - server - with - python - 4c34c41031ed)