Sample Model Context Protocol Demos

このプロジェクトは、AWS Model Context Protocol（MCP）を使用した一連のサンプルモジュールを提供し、TypeScript、Python、Spring AIなどの複数の言語と技術スタックをカバーし、クライアント - サーバー通信、ECSデプロイ、RAG統合などのシーンでのMCPのアプリケーションを示しています。

人工知能チャットボット開発者ツール #MCPプロトコル #AWS統合 #多言語サンプル #ECSデプロイ .TypeScript

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 4.9K

更新時間 : 2025-04-28

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MCPサーバーとは？

MCPサーバーは、Model Context Protocol標準に準拠したミドルウェアで、AIクライアント（Amazon Bedrockなど）と業務ロジックサーバーを橋渡しする役割を果たし、双方向通信とコンテキスト管理をサポートします。

MCPサーバーの使い方は？

標準化されたプロトコルインターフェースを通じて、開発者は既存システムにAI機能を迅速に統合でき、コンテナ化デプロイとローカル開発モードをサポートします。

適用シーン

大規模言語モデルを業務システムに統合する必要があるシーン、例えば、スマート客服、ドキュメント処理、予約管理などのAI強化型アプリケーションに適しています。

主な機能

多プロトコルサポート

Server - Sent Events（SSE）と標準入出力（stdio）の2つの通信プロトコルを同時にサポートします。

クラウドプラットフォーム統合

AWS ECSデプロイテンプレートを提供し、Amazon Bedrockとシームレスに接続します。

多言語実装

TypeScript、Python、Java/Kotlinなどの複数の言語のサンプルを提供します。

RAG強化

一部のサンプルには、pgVectorで実装された検索強化生成（RAG）機能が含まれています。

利点

標準化されたプロトコルにより、異なるコンポーネント間の互換性が保証されます。

柔軟なデプロイオプション（ローカル/コンテナ/クラウド）

豊富なサンプルコードにより開発プロセスが加速します。

主流のAIサービスプラットフォームの統合をサポートします。

制限

本番環境でのデプロイにはインフラストラクチャ知識が必要です。

一部の高度な機能は特定のクラウドサービスに依存しています。

初心者はプロトコルの詳細を理解するのに時間がかかる場合があります。

使い方

実装言語を選択

あなたの技術スタックに合わせて、TypeScript、Python、またはJava/Kotlinバージョンを選択します。

環境を設定

対応する言語環境をインストールし、AWS資格情報を設定します（Bedrockを使用する場合）。

サンプルを実行

モジュールの説明に従って、クライアントとサーバーコンポーネントを起動します。

使用例

スマート客服システム

Spring AIで実装された客服エージェントで、ユーザーの問い合わせを処理し、会話状態を管理します。

ペット引き取りアシスタント

RAGベースの犬の引き取りアドバイザーで、知識ベースから一致するペット情報を検索します。

よくある質問

MCPプロトコルは通常のAPI呼び出しと何が違いますか？

AWSサービスを使用する必要はありますか？

カスタム機能を拡張するにはどうすればいいですか？

🚀 モデルコンテキストプロトコル（MCP）サンプルコレクション

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）の様々な使用例を集めたものです。MCPを用いたクライアントとサーバーの通信や、異なる環境でのデプロイ方法などを実践的に示しています。

✨ 主な機能

複数の言語とフレームワークを用いたMCPのサンプルを提供。
異なる環境（ローカル、ECSなど）でのデプロイ例を含む。
安全に関する情報やライセンス情報も提供。

📦 インストール

各サンプルのREADMEを参照して、それぞれの環境に合わせたインストール方法を行ってください。

💻 使用例

基本的な使用法

各サンプルモジュールは、以下の通りです。

モジュール名	言語	説明
サーバークライアント MCP/SSE デモ	TypeScript	この完全なデモでは、converse API と MCP サーバーを使用する Amazon Bedrock MCP クライアントを作成します。このサンプルはコンテナでデプロイされ、MCP/SSE を使用して相互通信します。
サーバークライアント MCP/stdio デモ	Python	これは、converse API と MCP 標準入出力（stdin/stdout）を使用する Amazon Bedrock MCP クライアントを示す簡単なデモです。このサンプルはローカルで実行でき、Amazon Bedrock に接続できます。
サーバークライアント MCP/SSE を ECS 上で	Spring AI & Kotlin	ECS 上で実行される Spring AI MCP サーバーの例を提供します。このサーバーは、同じく ECS 上で実行される Spring AI Agent によって使用され、ロードバランサーを介して公開されます。
サーバークライアント MCP/SSE を Bedrock Converse クライアントで pgVector RAG を使用して	Spring AI & Java	Bedrock ベースの Spring AI 犬収容代理店で、PostgreSQL と pgvector を使用して検索強化生成（RAG）を行い、MCP サーバーで収容予約を管理します。
MCP/SSE サーバーを ECS 上で	Spring AI & Kotlin	Server-Sent Events (SSE) を使用して ECS 上で実行される非常に基本的な Spring AI MCP サーバーです。