Term MCP Deepseek

🚀 深度求索 MCP タイプ端末サーバー

このプロジェクトは、DeepSeek API を使用して MCP プロトコルに類似したサーバーのプロトタイプを実装しています。MCP の核心概念をデモンストレーションすることを目的としており、AI アシスタントが以下の操作を実行できるエンドポイントを公開します。

• 利用可能なツールをリストする
• アクティブなシェルセッション上でコマンドを呼び出す
• 特殊な命令（例：CMD: 行）を含むことができ、コマンドの実行をトリガーする AI チャット（深度求索）を統合する

⚠️ 重要提示

この実装は MCP の多くの核心概念を捉えていますが、Anthropic が定義する完全な MCP サーバーではありません。これは概念実証の設計であり、本番環境で使用するにはさらなる改善（JSON-RPC プロトコルのサポート、SSE によるリアルタイム更新、セッション管理、セキュリティの強化など）が必要です。

✨ 主な機能

• チャットインターフェイス：
  Flask と Tailwind CSS を使用したシンプルな Web ベースのチャットクライアントで、ユーザーはここでサーバーと対話できます。

• AI 統合：
  深度求索 API を使用して応答を生成します。AI は CMD: で始まる行を含むことで、サーバーに端末コマンドの実行を指示できます。

• 端末コマンド実行：
  pexpect ライブラリを使用して永続的な Bash セッションを維持し、出力をクライアントに返すことでシェルコマンドを実行します。

• MCP エンドポイント：
  /mcp/list_tools と /mcp/call_tool エンドポイントを提供し、MCP のツール発見と呼び出し機能を模倣します。

🚀 クイックスタート

前提条件

• Python 3.8 以上
• pip
• 有効な深度求索 API キー

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする：

   git clone https://github.com/OthmaneBlial/term_mcp_deepseek.git
   cd term_mcp_deepseek
   

2. 仮想環境を作成してアクティブ化する：

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windows の場合は `venv\Scripts\activate` を使用
   

3. 必要な依存関係をインストールする：

   pip install -r requirements.txt
   

4. API キーを設定する：

   .env ファイルの DEEPSEEK_API_KEY をあなたの深度求索 API キーに更新します。

サーバーを起動する

Flask サーバーを起動します。

python server.py

http://127.0.0.1:5000 にアクセスして、チャットインターフェイスを使用します。

📚 ドキュメント

チャットエンドポイント

• URL：/chat
• メソッド：POST
• リクエストボディ：{ "message": "あなたのメッセージ内容" }
• 説明：
  ユーザーのメッセージを会話に追加し、深度求索 API に送信し、コマンド命令（CMD:）を検索して実行し、最終的な応答を返します。

MCP エンドポイント

ツールのリスト

• URL：/mcp/list_tools
• メソッド：POST
• レスポンス：
  利用可能なツール（例：write_to_terminal、read_terminal_output、send_control_character）を表示する JSON リスト。

ツールの呼び出し

• URL：/mcp/call_tool
• メソッド：POST
• リクエストボディ：

  {
    "name": "tool_name",
    "arguments": { ... }
  }
  

• 説明：
  指定されたツールを呼び出し、必要に応じてパラメーターを渡します。

🔧 将来の改善方向

1. プロトコルの標準化：
   JSON-RPC プロトコルの完全なサポートを実装し、既存のシステムとの互換性を確保します。

2. リアルタイム通信：
   WebSocket または Server-Sent Events (SSE) を統合して、リアルタイムのコマンド実行と出力フィードバックを有効にします。

3. セッション管理：
   ユーザー認証とセッション管理機能を追加し、複数の同時接続クライアントをサポートします。

4. エラー処理とログ記録：
   より堅牢なエラー処理メカニズムを実装し、ログ記録を統合してサーバーの操作を追跡し、問題をデバッグします。

5. パフォーマンス最適化：
   サーバーコードと設定を最適化し、コマンド実行速度と全体的な応答時間を向上させます。