MCP Server And Tools

🚀 MCP サーバーとツール

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、エージェントと複雑なLLMベースのワークフローを構築するのに役立ちます。LLMはしばしばデータやツールとの統合が必要ですが、MCPは以下を提供します。

• LLMに現在または関連する未知のデータを更新できます。
• 拡張される事前構築済みの統合リストがあり、LLMは直接挿入できます。
• 異なるLLMプロバイダーやサプライヤー間で切り替える柔軟性があります。
• インフラストラクチャ内でデータを保護するベストプラクティスがあります。

📦 インストール

このセクションでは、READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、省略されています。

📁 文件構造

• main.py - MCPサーバーを実行する主要なファイル
• Task1 setup - 単一のeduchain機能を含み、必要な形式で応答を生成するフォルダで、MCPサーバーで使用されます。
• Response - 応答フォルダで、すべての出力画像と必要なPDFが含まれています。

📚 ドキュメント

概要

MCPはSTDIO上で動作し、標準入力がサーバーに渡され、標準出力が返され、クライアントによって管理されます。MCPサーバーとツールは、LLMまたはAIアシスタントと現実世界のデータ、データベース、ニュースとのシームレスなやり取りを実現することを目的としています。Educhainライブラリを通じて、このプロジェクトはAIベースの教育ツールやサービスを構築するための強力なフレームワークを提供します。

特性

MCPサーバー

• LLMと外部データソースの間の橋渡しとして機能します。
• データベース、ニュース、その他の動的情報へのリアルタイムアクセスをサポートします。

MCPツール（プロジェクト内）

現在のツールはGroq APIとオープンソースモデルに依存していますが、必要に応じて任意の数のLLMを使用することができます。

1. MCQ生成器：入力されたテーマと必要なMCQの数に基づいて、自動的に選択問題を生成します。また、MCQの生成プロセスをガイドするための追加情報や指示を提供することもできます。
2. Lesson Plan生成器：特定のテーマや要件に合わせて、構造化された授業計画を作成します。
3. Flashcard生成器：効果的な学習と復習に使用するフラッシュカードを生成します。

プロジェクトフロー

Educhainライブラリをインストールし、APIを設定した後、LLamaモデルを使用してeduchainクライアントを作成します。その後、非同期関数を介してMCPツールを初期化し、適切なドキュメント文字列を添付します。これにより、LLMは適切なツールを選択し、出力内容に基づいて必要な内容を生成することができます。

使用シーン

このプロジェクトにより、AIアシスタント（例えば、Claude DesktopがMCPホストとして使用されます）はMCPツールを教育目的で利用することができます。例えば：

• テスト用の選択問題を生成する。
• 教師や学生のための授業計画を作成する。
• 学習や復習を支援する学習カードを作成する。

技術スタック

• uv：基本的なインストールとアプリケーションの実行に使用されます。
• Educhainライブラリ：MCPサーバーとツールを構築するための核心的なライブラリです。
• MCPサーバー：軽量なプログラムで、それぞれが標準化されたModel Context Protocolを介して特定の機能を公開します。

📖 参考資料

• Educhainライブラリ：教育コンテンツを生成するための核心的なライブラリです。
• MCPサーバー：MCPサーバーとツールの使用を開始するためのクイックスタートガイドを参照してください。
• MCPウェブサイト：MCPでツールを設定する方法を参照してください。

📞 連絡先

問題やサポート要求がある場合は、[pratikgond2005@gmail.com]までご連絡ください。