MCP Typed Prompts

🚀 モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol，MCP）Python SDK ドキュメント

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、言語モデルとアプリケーション間の標準化されたインターフェースを構築するためのオープンなプロトコルです。MCP を通じて、開発者はモデルが外部ツールやリソースを直接呼び出せる高度な対話型アプリを作成できます。

MCP Python SDK は、開発者が MCP 機能をプロジェクトに迅速に統合できるように、使いやすい API を提供します。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

• 言語モデルとアプリケーション間の標準化されたインターフェースを提供。
• モデルが外部ツールやリソースを直接呼び出せる機能をサポート。
• 簡単な API で MCP 機能をプロジェクトに迅速に統合可能。

📦 インストール

最新バージョンの MCP SDK を pip でインストールします：

pip install mcp-sdk

💻 使用例

基本的な使用法

以下は MCP の基本的な使用例です：

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

# 创建连接到 MCP 服务器的参数
server_params = StdioServerParameters(
    command="python", # 执行文件路径
    args=["example_server.py"], # 可选的命令行参数
    env=None # 可选的环境变量
)

async def run():
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            # 初始化连接
            await session.initialize()

            # 列出可用提示模板
            prompts = await session.list_prompts()

            # 获取一个提示模板
            prompt = await session.get_prompt("example-prompt", arguments={"arg1": "value"})

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(run())

高度な使用法

低レベルサーバー実装

より低レベルの制御が必要な場合は、低レベルサーバー実装を直接使用できます：

from mcp.server.lowlevel import Server, NotificationOptions
from mcp.server.models import InitializationOptions
import mcp.server.stdio
import mcp.types as types

# 创建一个服务器实例
server = Server("example-server")

@server.list_prompts()
async def handle_list_prompts() -> list[types.Prompt]:
    return [
        types.Prompt(
            name="example-prompt",
            description="一个示例提示模板",
            arguments=[
                types.PromptArgument(
                    name="arg1",
                    description="示例参数",
                    required=True
                )
            ]
        )
    ]

@server.get_prompt()
async def handle_get_prompt(
    name: str,
    arguments: dict[str, Any] | None
) -> types.GetPromptResult:
    if name != "example-prompt":
        raise ValueError(f"未知提示模板：{name}")

    return types.GetPromptResult(
        description="示例提示",
        messages=[
            types.PromptMessage(
                role="user",
                content=types.TextContent(
                    type="text",
                    text="示例提示文本"
                )
            )
        ]
    )

async def run():
    async with mcp.server.stdio.stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await server.run(
            read_stream,
            write_stream,
            InitializationOptions(
                server_name="example",
                server_version="0.1.0",
                capabilities=server.get_capabilities(
                    notification_options=NotificationOptions(),
                ),
            ),
        )

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(run())

提示模板

# 创建一个提示模板
from mcp.types import Prompt, PromptArgument

prompt = Prompt(
    name="example-prompt",
    description="这是一个示例提示模板。",
    arguments=[
        PromptArgument(
            name="input_text",
            description="输入文本。",
            required=True
        )
    ]
)

# 获取提示模板
async def get_prompt():
    prompt = await session.get_prompt("example-prompt", arguments={"input_text": "你好，世界！"})
    print(prompt)

リソース

# 创建一个资源
from mcp.types import Resource, FileResource

resource = Resource(
    name="example-resource",
    description="这是一个示例资源。",
    type=FileResource,
    path="path/to/resource"
)

# 获取资源
async def get_resource():
    resource = await session.get_resource("example-resource")
    print(resource)

ツール

# 创建一个工具
from mcp.types import Tool, FunctionTool

tool = Tool(
    name="example-tool",
    description="这是一个示例工具。",
    type=FunctionTool,
    function=lambda x: f"Hello, {x}"
)

# 获取工具
async def get_tool():
    tool = await session.get_tool("example-tool")
    print(tool)

📚 ドキュメント

🔧 技術詳細

MCP 基礎原語

• 提示模板（Prompts）：モデルとユーザーが対話する方法です。MCP は以下の種類の提示模板を定義しています：
  • SystemPrompt：システムの役割と動作を定義。
  • UserPrompt：ユーザーの入力を受け取り、応答を生成。
  • ExamplePrompt：特定のタスクの処理方法をモデルに理解させるための例を提供。
• リソース（Resources）：MCP の重要な構成要素です。MCP は以下の種類のリソースをサポートしています：
  • FileResource：ファイルのロードと管理。
  • URLResource：ネットワーク URL からコンテンツをロード。
  • MemoryResource：メモリ内にデータを一時的に保存。
• ツール（Tools）：モデルが外部サービスやスクリプトを呼び出して特定のタスクを実行できるようにします。MCP は以下の種類のツールを定義しています：
  • FunctionTool：関数をツールとして登録し、モデルが直接呼び出せるようにする。
  • WebServiceTool：HTTP サービスとのやり取りを可能にする。
  • ScriptTool：事前に書かれたスクリプトを実行する。

サーバー能力

MCP は、モデルが必要に応じてリソースを動的にロードおよび管理できるように、一連のサーバー能力を定義しています：

• BasicCapability：最も基本的な能力で、提示模板、ツール、リソースの基本的な操作を提供。
• ExtendedCapability：高度なクエリ、フィルタリング、ソートなどの拡張機能を提供。
• CustomCapability：開発者がサーバー機能をカスタマイズできるようにする。

文献資料

参考ドキュメント

• MCP プロトコル仕様
• MCP 公式ドキュメント

サンプルコードリポジトリ

• 公式サンプル
• コミュニティによるサンプル

📄 ライセンス

MCP Python SDK は MIT License で提供されています。詳細はライセンスファイルを参照してください。

貢献ガイド

MCP プロジェクトに貢献したい場合は、貢献ガイド を参照して、コード開発への参加方法、問題の報告方法、新機能の提案方法を確認してください。