MCP Server: Local Ai Tooling With Python

🚀 🧠 MCP ローカル AI ツールサーバー：Python で実装

このプロジェクトは、Python を使用して軽量な Model Context Protocol (MCP) サーバーを設定し、Claude などの AI アシスタントが CSV や Parquet などのローカルデータファイルとやり取りできるようにします。デスクトップ版の Claude と統合することで、自然言語クエリを使ってデータセットの要約や特定の情報の検索などのタスクを実行できます。

🚀 クイックスタート

この MCP ローカル AI ツールサーバーは、Python で構築された軽量なサーバーで、Claude などの AI アシスタントがローカルデータファイルとやり取りできるようにします。以下の手順に従って、サーバーをセットアップして使用してください。

✨ 主な機能

• ローカル MCP サーバー (mix_server)：Claude とローカルツール間の通信を実現します。
• CSV および Parquet データリーダー：一般的なデータ分析用の表形式ファイルを読み込み、処理します。
• モジュール化構造：コードベースがシンプルに設計されており、簡単に新しいツールを追加できます。
• Claude とのスムーズな統合：デスクトップ版の Claude に直接接続し、自然言語でデータとやり取りできます。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
cd mcp-server

2. uv を使って環境を設定する

uv は、Rust で書かれた高速な Python パッケージとプロジェクト管理ツールです。pip、pip-tools、virtualenv の代替品として機能し、速度の向上と統一されたインターフェースを提供します。

uv をインストールする

uv は以下のいずれかの方法でインストールできます。

• curl を使用する（macOS および Linux）

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

• pip を使用する

pip install uv

• pipx を使用する

pipx install uv

その他のインストールオプションと詳細については、公式 uv ドキュメント を参照してください。

仮想環境を作成し、依存関係をインストールする

uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows の場合は：.venv\Scripts\activate
uv pip install mcp[cli] pandas pyarrow

これにより、uv を使用して仮想環境が作成され、必要な依存関係がインストールされます。

📁 プロジェクト構造

mcp-server/
├── tools/
│   ├── csv_reader.py
│   └── parquet_reader.py
├── mix_server.py
├── README.md
└── requirements.txt

• tools/：データ処理用の独立したツールスクリプトが含まれています。
• mix_server.py：MCP サーバーを初期化して実行し、利用可能なツールを登録します。

⚙️ デスクトップ版 Claude の設定

デスクトップ版の Claude と統合するには、Claude の設定に以下の構成を追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "mix_server": {
      "command": "/absolute/path/to/.venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/mix_server.py"]
    }
  }
}

Python インタープリターと mix_server.py のパスが正しいことを確認してください。

💻 使用例

基本的な使用法

設定が完了したら、Claude を通じて自然言語のプロンプトを使ってデータとやり取りできます。例えば：

• “data.csv の内容を要約して。”
• “dataset.parquet には何行何列ありますか？”

Claude は登録されたツールを利用してあなたのリクエストを処理し、必要な情報を提供します。

📚 ドキュメント

このプロジェクトは以下のチュートリアルに基づいています：Python で基本的な MCP サーバーを構築する。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。