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🚀 MCP 基礎 - 汎用モデルコンテキストプロトコルフレームワーク

このフォルダは、AI 駆動のアプリケーションを構築するための Model Context Protocol (MCP) の汎用的な実装基盤を提供します。LLM をアプリケーションに統合するために、MCP サーバーとクライアントを作成するための標準化された方法を提供します。

✨ 主な機能

• 標準化された MCP サーバー：HTTP と stdio の輸送方式をサポートする基本的なサーバー実装
• 汎用 MCP クライアント：任意の MCP サーバーに接続するためのクライアント
• Ollama 統合：埋め込みとテキスト生成（Ollama を通じて）にすぐに使用できるサービス
• Supabase 統合：組み込みの Supabase ベクトルデータベースサポート
• モジュール化設計：リソース、ツール、プロンプトの明確な組織構造
• サンプルテンプレート：すぐに使い始めるのに役立つサンプル実装

📚 詳細ドキュメント

📁 ディレクトリ構造

_mcp-base/
├── server.ts            # メインの MCP サーバー実装
├── client.ts            # 汎用 MCP クライアント
├── utils/               # ツールサービス
│   ├── ollama_embedding.ts    # Ollama を使用した埋め込み生成
│   └── ollama_text_generation.ts  # Ollama を使用したテキスト生成
├── tools/               # ツール実装
│   └── sample-tool.ts   # サンプルツールテンプレート
├── resources/           # リソース実装
│   └── sample-resource.ts  # サンプルリソーステンプレート
├── prompts/             # プロンプト実装
│   └── sample-prompt.ts # サンプルプロンプトテンプレート
└── README.md            # このドキュメント

🚀 クイックスタート

📋 前提条件

• Node.js と npm/pnpm
• ローカルの埋め込みとテキスト生成に使用する Ollama
• ベクトルストレージに使用する Supabase アカウント

⚙️ 環境設定

.env ファイルを作成し、以下の変数を追加します。

PORT=3000
SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co
SUPABASE_SERVICE_KEY=your-service-key
OLLAMA_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_EMBED_MODEL=nomic-embed-text
OLLAMA_LLM_MODEL=llama3
SERVER_MODE=http  # 'http' または 'stdio'

🖥️ サーバーの初期化

1. 必要なモジュールをインポートする
2. リソース、ツール、プロンプトを登録する
3. サーバーを起動する

// 基本サーバーとユーティリティをインポート
import server from "./server";
import { registerSampleResources } from "./resources/sample-resource";
import { registerSampleTool } from "./tools/sample-tool";
import { registerSamplePrompts } from "./prompts/sample-prompt";

// データベースを初期化する（必要な場合）
async function initializeDatabase() {
  // データベースの初期化ロジック
}

// コンポーネントを登録する
registerSampleResources(server, supabase);
registerSampleTool(server, textGenerator, embeddings, supabase);
registerSamplePrompts(server, supabase);

// サーバーを起動する
startServer();

💻 クライアントの使用

import MCPClient from "./client";

// クライアントインスタンスを作成する
const client = new MCPClient({
  serverUrl: "http://localhost:3000",
});

// ツールを呼び出す例
await client.invokeTool("sample-tool", { input: "test" });

// リソースを読み取る例
const resourceData = await client.getResource("sample-resource");

// プロンプトを取得する例
const prompt = await client.getPrompts();

🔧 拡張方法

新しい機能を追加するには、以下の手順に従います。

1. 新しいツールを作成する：tools/ フォルダに新しいツールファイルを作成し、ツール関数をエクスポートします。
2. ツールを登録する：server.ts で新しいツールをインポートして登録します。
3. ツールを使用する：クライアントは invokeTool メソッドを呼び出すことで新しいツールを使用できます。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。