chat - app - mcp：LLMエージェントの基礎接続を提供、多インターフェース対応、自動化データパイプラインを実現するMCPサーバー

Chat App MCP

MCPサーバーは、LLMエージェントにインフラストラクチャ接続サービスを提供し、データベース、ファイルストレージ、Kafka、およびWebインターフェースとの相互作用をサポートします。コンテナ化デプロイを通じて、Gitlab AgentおよびLLM Chatと統合され、自動化データパイプラインの作成を実現します。

開発者ツールデータベース #データ統合 #LLMエージェント #コンテナ化 #Gitlab統合 .Python

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更新時間 : 2025-10-09

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MCPサーバーとは何ですか？

MCP（Model Context Protocol）サーバーは、大規模言語モデル（LLM）と企業の様々なインフラストラクチャサービスを接続するために特別に設計されたミドルウェアコンポーネントです。これは、LLMエージェントと基盤システムの間の橋渡しとして機能し、AIアシスタントが安全かつ効率的にデータベース、ファイルストレージ、メッセージキューなどの企業リソースにアクセスし操作できるようにします。

MCPサーバーをどのように使用しますか？

MCPサーバーは、標準化されたインターフェースを通じてLLMエージェントにサービスを提供します。開発者は環境変数を設定することで、異なるデータソースとサービスに接続することができ、その後LLMエージェントはMCPサーバーを通じてデータクエリ、ファイル操作、メッセージ処理などのタスクを実行でき、複雑な基盤プロトコルを直接扱う必要はありません。

適用シナリオ

MCPサーバーは、AI機能を既存の企業システムに統合する必要があるシナリオ、例えば自動化データ処理パイプライン、スマートデータクエリ、ファイル処理自動化、および複数の異種データソースを接続する必要があるAIアプリケーションに特に適しています。

主要機能

複数データベースサポート

PostgreSQL、MySQL、Oracleなど、SQLAlchemyと互換性のあるすべてのデータベースをサポートし、統一されたデータベース操作インターフェースを提供します。

ファイルストレージ統合

S3、SMBなどの主要なファイルストレージシステムを統合し、CSV、TSV、JSON、XML、Parquetなどの様々なデータ形式の読み書き操作をサポートします。

メッセージキューサポート

組み込みのKafkaクライアントを備え、メッセージの生成と消費をサポートし、イベント駆動型のデータパイプラインを構築しやすくします。

Webインターフェース統合

RESTful APIインターフェースを提供し、他のWebサービスとの統合を容易にし、GitlabやAirflowなどのプラットフォームの自動化操作をサポートします。

複数形式のデータサポート

構造化データ形式（CSV、TSV）、半構造化データ（JSON、XML）、および列指向ストレージ形式（Parquet）を全面的にサポートします。

利点

統一インターフェース：複数のデータソースとサービスに対して標準化された操作インターフェースを提供する

安全かつ管理可能：エージェントモードを通じて、LLMが機密データにアクセスする権限を制御する

拡張性が高い：モジュール化設計により、新しいデータソースとサービスタイプの追加が容易である

企業向け：プロキシサーバー、認証などの企業レベルの機能をサポートする

コンテナ化デプロイ：完全なDockerサポートを提供し、クラウド環境でのデプロイを容易にする

制限

設定が複雑：正常に動作させるためには、複数の環境変数を正しく設定する必要がある

依存関係が多い：複数の外部サービスとの接続設定を維持する必要がある

学習曲線がある：非技術ユーザーは、効果的に使用するためにトレーニングが必要になる可能性がある

リソース消費：ミドルウェアとして、追加のパフォーマンスオーバーヘッドが発生する

使い方

環境準備

サーバー環境がDocker実行環境とネットワークアクセス権限を含む実行要件を満たしていることを確認します。

コードリポジトリをクローンする

GitHubからMCPサーバーの最新コードを取得します。

環境変数を設定する

プロキシ設定、サービスアドレス、認証情報などの必要な環境変数を設定します。

Dockerイメージを構築する

Dockerfileを使用して、必要なビルドパラメータを渡してカスタムイメージを構築します。

デプロイと実行

コンテナを起動し、サービスが正常に動作していることを確認します。

使用例

データパイプラインの作成

ユーザーがLLMチャットエージェントと対話して、データソースとターゲットの要件を説明すると、システムが自動的に完全なデータ処理パイプラインを作成します。

データベース構造の確認

データベース内の特定のテーブルの構造とサンプルデータを迅速に確認し、データ形式が予想通りであることを確認します。

ファイル形式の変換

異なる形式で保存されたファイルを変換して処理し、下流システムの要件を満たします。

よくある質問

MCPサーバーはどのようなデータベースをサポートしていますか？

プロキシサーバーをどのように設定しますか？

MCPサーバーは認証情報をどのように処理しますか？

カスタムデータ形式をサポートしていますか？

MCPサーバーの稼働状態をどのように監視しますか？

🚀 LLMエージェント用MCPサーバ

MCPサーバは、当社のソリューションの核心です。これにより、LLM ChatサービスとGitlabエージェントが、MCPサーバが実行されているインフラストラクチャと相互作用することが可能になります。

🚀 クイックスタート

MCPサーバ側では、以下のオブジェクトとの相互作用が実装されています。

データベース：sqlalchemy用のドライバがあるすべてのもの
ファイルストレージ（S3、SMB）
Kafka
ウェブインターフェイス

ファイルストレージでは、以下のデータ形式がサポートされています。

CSV、TSV
JSON、XML
Parquet

データベースに対する主な操作は次の通りです。

アクセス可能性を確認する
スキーマ.テーブルの存在を確認する
DDL（テーブル構造）を取得する
テーブル構造を確認するためのサンプルデータを取得する

ストレージに対する主な操作は次の通りです。

ストレージのアクセス可能性を確認する
ディレクトリのアクセス可能性を確認し、ファイルの存在を確認する
ファイルまたはその一部を読み取る（テキスト形式の場合）
parquetファイルのスキーマを取得する

✨ 主な機能

本プロジェクトはコンテナ化に対応しており、イメージをビルドするためのDockerfileが含まれています。

サービスを動作させるには、以下の環境変数を設定する必要があります。

HTTP_PROXY：プロキシサーバのアドレス（インターネットに直接アクセスできない環境の場合）
HTTPS_PROXY：httpsリクエスト用のプロキシサーバのアドレス（インターネットに直接アクセスできない環境の場合）
GITLAB_URL：Gitlabサーバのアドレス（APIへのアクセス用）
GITLAB_TOKEN：APIを介した読み取りと書き込みのアクセスレベルを持つ有効なトークン
PROJECT_PATH：ブランチが作成されるプロジェクトへのパス
AIRFLOW_URL：Apache Airflowサーバのアドレス
AIRFLOW_USER：AirflowサーバのREST APIにアクセスできるユーザー
AIRFLOW_PASSWORD：ユーザーのパスワード

イメージをビルドするには、すべての必要な環境変数を指定してビルドプロセスを開始します。

$ git clone https://github.com/AnatoliyAksenov/chat-app-backend.git
$ cd chat-app-backend
$ docker build -t chat-app-backend:0.0.1 --build-arg HTTPS_PROXY=http://10.0.0.7:3128 \
--build-arg LDAP_SERVER=10.0.0.100 \
--build-arg LDAP_SERVER=1389 \
--build-arg POSTGRESQL_URL=postgres://10.0.0.7:5432/chat .

また、テスト環境では、cicdを通じたアプリケーションのビルドとデプロイを設定しています。

📚 ドキュメント

Gitlabエージェントのリポジトリから複製

エージェントは2つの主要なモジュールで構成されています。

LLMチャット（ユーザーインターフェイス）
LLM Gitlabエージェント（サービス）

また、サービスを動作させるには、データベースとストレージとの相互作用のための一連のツールを備えたMCPサーバが必要です。

データをアップロードするための新しいパイプラインの作成は、チャットから始まります。ユーザーはチャットでエージェントとやり取りする過程で、新しいデータアップロードを作成するために必要なすべてのデータを渡します。チャットエージェントは、必要なデータを収集した後、Gitlabアプリケーションにissueを作成し、パイプラインを作成するためのすべての情報を収集します。 issueが作成されると、GitlabはLLM Gitlabエージェントにwebhookを呼び出し、issueの処理を開始します。Gitlabエージェントはissueを処理し、Gitlabリポジトリの指定されたプロジェクトに新しいブランチを作成し、そこに作成されたすべてのコードとドキュメントを渡し、Merge Requestを作成して処理を終了します。

Merge Requestが承認されると、Airflowへの変更を配布するためのcicdがトリガーされます。

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