Model Context Provider (mcp) Server O2k

🚀 モデルコンテキストプロバイダ（MCP）サーバ

モデルコンテキストプロバイダ（MCP）サーバ は、AIモデルのコンテキストデータを管理するための軽量で効率的なシステムです。このサーバは、ユーザーのクエリに基づいて関連情報を検索し、AI駆動システムの全体的なインテリジェンスと応答性を向上させます。

🚀 クイックスタート

モデルコンテキストプロバイダ（MCP）サーバは、AIモデルのコンテキストデータを管理するための軽量で効率的なシステムです。このサーバを使用することで、AIアプリケーションはユーザーのクエリに基づいて関連情報を検索し、AI駆動システムの全体的なインテリジェンスと応答性を向上させることができます。

✨ 主な機能

• コンテキスト管理：構造化されたコンテキストデータの追加、更新、および検索を行います。
• クエリベースのコンテキストマッチング：キーワード検索アルゴリズムを使用して関連するコンテキストを識別します。
• JSONストレージ：構造化されたAIコンテキストデータを処理します。
• ファイルからのコンテキストロード：外部のJSONファイルからコンテキストを動的にロードします。
• デバッグサポート：クエリ処理に関する詳細なデバッグログを提供します。

📦 インストール

MCPサーバをインストールして実行するには、以下の手順に従ってください。

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/your-repo/mcp-server.git
cd mcp-server

# 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt

💻 使用例

基本的な使用法

1. MCPサーバの初期化

from mcp_server import ModelContextProvider

mcp = ModelContextProvider()

2. コンテキストの追加

mcp.add_context(
    "company_info",
    {
        "name": "TechCorp",
        "founded": 2010,
        "industry": "人工知能",
        "products": ["AI Assistant", "スマート分析", "予測エンジン"],
        "mission": "人工知能を誰もが利用できるようにする"
    }
)

3. コンテキストのクエリ

query = "AI Assistant製品の機能は何ですか？"
関連コンテキスト = mcp.query_context(query)
print(関連コンテキスト)

4. モデルコンテキストの提供

model_context = mcp.provide_model_context(query)
print(model_context)

📚 ドキュメント

APIメソッド

🤝 コントリビューション

皆さんのコントリビューションを歓迎します！MCPサーバを改善したい場合は、リポジトリをフォークしてプルリクエストを送信してください。