MCP EXP

🚀 ターミナルベースのチャットクライアントとMCPサーバーの統合

このプロジェクトは、ターミナルベースのチャットクライアントインターフェースを構築する方法を示しています。このクライアントはMCPサーバーに接続し、OpenAI APIを統合しています。また、MCP機能の例として、簡単な天気サービスも含まれています。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、このプロジェクトをすぐに使い始めるための手順を説明します。

✨ 主な機能

• リアルタイムチャットインターフェースとOpenAIの統合
• 拡張可能な機能を実現するためのMCPサーバーの統合
• 警報と予報を備えた天気サービス
• パフォーマンス向上のための非同期操作
• 適切なエラー処理とリソースのクリーンアップ
• APIキーのための環境変数設定

📦 インストール

1. UVのインストール

UVは、従来のツール（pipなど）よりも大幅なパフォーマンス向上を提供する、最新のPythonパッケージマネージャーです。Rustで書かれており、以下の機能を提供します。

• 高速なパッケージインストール
• 信頼性の高い依存関係解析
• 組み込みの仮想環境管理
• 既存のPythonツールとの互換性

UVをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. プロジェクトのセットアップ

1. 新しいプロジェクトを初期化します。

uv init

2. 仮想環境を作成し、アクティブ化します。

uv venv
source .venv/bin/activate  # Unix/macOSの場合
# または
.venv\Scripts\activate  # Windowsの場合

3. 必要なパッケージをインストールします。

uv pip install httpx mcp[cli] openai python-dotenv

💻 使用例

基本的な使用法

1. 天気サーバーを起動します。

python weather.py

2. チャットクライアントを起動し、天気サーバーに接続します。

python client.py weather.py

3. チャット画面にメッセージを入力します。例えば：

• “What's the weather in California?”（カリフォルニアの天気はどうですか？）
• “Are there any alerts in New York?”（ニューヨークに警報はありますか？）

高度な使用法

このプロジェクトのコードを参考に、独自の機能を追加することができます。以下は、チャットクライアントと天気サービスの構築方法の詳細です。

チャットクライアント（client.py）の構築

チャットクライアントは、MCPサーバーに接続し、OpenAI APIを統合する非同期Pythonアプリケーションです。以下はその構築方法です。

# インポートと設定
import asyncio
import os
import sys
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack
from dotenv import load_dotenv
import openai
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

# チャットクライアントクラス
class ChatClient:
    def __init__(self, server_address):
        self.server_address = server_address
        self.loop = None
        self.client_session = None

    async def run(self):
        self.loop = asyncio.get_event_loop()
        self.client_session = await ClientSession.create(
            loop=self.loop,
            server_address=self.server_address
        )
        # 接続処理ロジック
        await self.client_session.connect()

    async def send_message(self, message):
        if self.client_session.is_connected:
            await self.client_session.send(message)

    async def close(self):
        if self.client_session:
            await self.client_session.close()

# チャットクライアントの使用
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
client = ChatClient('weather.py')
try:
    await client.run()
    while True:
        message = input('> ')
        await client.send_message(message)
except KeyboardInterrupt:
    await client.close()

天気サービス（weather.py）の構築

天気サービスは、天気関連の機能を提供するMCPサーバーです。

# インポートと設定
import asyncio
from mcp_server import MCPServer
from weather_api import WeatherAPI

# 天気サービスクラス
class WeatherService:
    def __init__(self):
        self.server = None
        self.weather_api = WeatherAPI()

    async def start(self, host='127.0.0.1', port=8000):
        self.server = await MCPServer.create(
            host=host,
            port=port,
            handlers={
                'get_weather': self.get_weather,
                'get_alerts': self.get_alerts
            }
        )
        await self.server.start()

    async def get_weather(self, location):
        return await self.weather_api.get_weather(location)

    async def get_alerts(self, location):
        return await self.weather_api.get_alerts(location)

# 天気サービスの実行
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
service = WeatherService()
try:
    await service.start()
except KeyboardInterrupt:
    await service.stop()

📚 ドキュメント

前提条件

• Python 3.8以上
• UVパッケージマネージャー（高速で信頼性の高いPythonパッケージインストールと解析ツール）

プロジェクト構造

chat_client/
├── client.py          # チャットクライアントの実装
├── requirements.txt   # 依存関係のリスト
└── README.md          # プロジェクトの説明

weather_service/
├── weather.py         # 天気サービスの実装
├── weather_api.py     # サードパーティの天気APIインターフェース
└── setup.py           # インストールスクリプト

🤝 貢献

問題の報告や機能拡張のリクエストを歓迎します！