Add Api Key To .env File

🚀 最もシンプルなMCPプロジェクト

本プロジェクトは最小限のMCPプロジェクトを実装しており、MCPシステム全体の動作メカニズムの理解を支援することを目的としています。

このプロジェクトではDeepSeekのAPIキーを使用しています。.envファイルにあなたのAPIキーを追加してください。

他のLLMサービス（OpenAIやMCPサービスをサポートする他のモデルなど）を選択する場合は、.envファイルに対応するAPI_KEYを追加してください。

🚀 クイックスタート

📁 ファイル構造

├── .env
├── .gitignore
├── client/client.py
├── client/server.json
├── server/tasklist.py
|── pyproject.toml
|── tasks.csv   
|── README.md

🪐 仮想環境の作成

uv venv

# 仮想環境のアクティブ化

# Windowsシステムの場合:
.venv\Scripts\activate

# UnixまたはMacOSシステムの場合:
source .venv/bin/activate

📦 依存関係のインストール

## OpenAI形式でAPIにアクセスする場合
uv add mcp openai python-dotenv

📄 .envファイルの作成

touch .env

.envファイルにAPIキーを追加

echo "OPENAI_API_KEY=your_api_key" >> .env
echo "OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"" >> .env
echo "OPENAI_MODEL="deepseek-chat" >> .env

📝 server.jsonファイルを編集してMCP-Serverの設定を指定する

{
    "servers": [
      {
        "command": "uv",
        "args": ["run","../server/tasklist.py"],
        "env": null
      },
      {
        "command": "uv",
        "args": ["run","../server/weather.py"],
        "env": null
      },
      {
        "command": "npx",
        "args": ["-y","../server/stock.js"],
        "env": null
      }
    ]
  }

🚀 MCP-Demoの実行

cd client
uv run client.py server.json

その後、ユーザークエリを入力するだけです。