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🚀 Azure OpenAIを使用したMCPサーバーとクライアントの実装

• これは、Model Context Protocol (MCP) とAzure OpenAIに基づく最小限のサーバー/クライアントアプリケーションの実装です。
  1. MCPサーバーは FastMCP を使って構築されています。
  2. Playwright は、マイクロソフトがオープンソースで提供する最新のエンドツーエンドテストフレームワークです。
  3. MCP応答内のツール情報は、OpenAI関数呼び出し形式に変換されます。
  4. MCPサーバーの応答をOpenAI関数呼び出し形式に変換するためのブリッジは、MCP-LLM Bridge をカスタマイズして実装されています。
  5. 安定した接続を確保するために、サーバーオブジェクトが直接ブリッジに渡されます。

✨ 主な機能

模型上下文协议 (MCP)

模型上下文协议 (MCP) MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションとそのローカルまたはリモートリソース間の安全で制御可能な相互作用を実現するためのオープンプロトコルです。

公式リポジトリ

• MCP Python SDK
• Pythonサーバーの作成
• MCPサーバー

コミュニティリソース

• Awesome MCPサーバー
• Reddit上のMCP

関連プロジェクト

• FastMCP: 高速でPythonicなMCPサーバーの構築方法。
• Chat MCP: MCPクライアント
• MCP-LLM Bridge: MCPをさまざまなLLMサービスに接続するためのブリッジ

📦 インストール

設定手順

1. .env ファイルの作成: プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成し、以下の内容を追加します。

AZURE_OPEN_AI_ENDPOINT=your_endpoint
AZURE_OPEN_AI_KEY=your_key
MCP_SERVER_NAME=your_server_name

2. 依存関係のインストール: 以下のコマンドを実行して、必要なPythonパッケージをインストールします。

pip install fastapi playwright[aiohttp] python-dotenv

3. サーバーの起動: 以下のコマンドを実行して、MCPサーバーを起動します。

python mcp_server.py

💻 使用例

基本的な使用法

以下は playwright_navigate 関数の疑似コード例です。

@self.mcp.tool()
async def playwright_navigate(url: str, timeout=30000, wait_until="load"):
    # ここに具体的なナビゲーションロジックを実装します。
    pass

📚 ドキュメント

ヒント情報

• python chatgui.py コマンドを実行して、チャットインターフェースを起動します。
• Ctrl+C を使ってプログラムを終了します。
• 設定を再読み込みする必要がある場合は、サーバーを再起動してください。

画像例

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