Mymcpserv

🚀 現代制御プロトコル（MCP）サーバー

このサーバーは、現代的で拡張性の高いMCPサーバーの実装で、複数のAIプロバイダーをサポートし、高度な監視機能と強力な会話管理機能を備えています。

✨ 主な機能

• 複数のAIプロバイダーサポート（OpenAI、Anthropic、Google AI、Azure）
• リアルタイムストリーミング応答
• 会話管理と履歴記録
• 関数呼び出しとツールの使用
• ベクトルデータベースの統合
• セマンティックキャッシュ
• PrometheusメトリクスとGrafanaダッシュボード
• レート制限とエラー処理
• PostgreSQLによるデータ永続化
• Redisキャッシュ
• Elasticsearchによる検索
• Dockerコンテナ化

🚀 クイックスタート

1. リポジトリをクローンします。
2. 環境変数のテンプレートをコピーします。

   cp .env.example .env
   

3. .envファイル内の環境変数を更新します。
4. Docker Composeを使用してサービスを起動します。

   docker-compose up -d
   

📚 ドキュメント

サーバーを起動した後、以下のリンクにアクセスしてください。

• APIドキュメント：http://localhost:8000/docs
• ReDocドキュメント：http://localhost:8000/redoc

📊 監視情報

• Prometheusメトリクス：http://localhost:9090
• Grafanaダッシュボード：http://localhost:3000

🔧 開発準備

前提条件

• Python 3.9以上
• PostgreSQLデータベース
• Redisキャッシュ
• Elasticsearch検索エンジン
• DockerおよびDocker Compose

ローカル開発環境のセットアップ

1. 仮想環境を作成します。

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   # または
   .\venv\Scripts\activate  # Windows
   

2. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

3. 開発サーバーを起動します。

   uvicorn app.main:app --reload
   

テスト

テストケースを実行します。

pytest

🔧 技術詳細

MCPサーバーはマイクロサービスアーキテクチャで設計されています。

• FastAPIを使用してREST APIを構築
• PostgreSQLでデータを永続化
• Redisでキャッシュとレート制限を行う
• Elasticsearchで検索機能を提供
• Qdrantでベクトルストレージを実現
• PrometheusとGrafanaで監視を行う

📚 APIインターフェース

• /api/v1/mcp/prompts：プロンプト管理
• /api/v1/mcp/conversations：会話処理
• /api/v1/mcp/conversations/{id}/complete：AI完了リクエスト
• /metrics：Prometheusメトリクス
• /health：ヘルスチェックエンドポイント

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細な条項はMIT Licenseを参照してください。