MCP Template

🚀 MCP こんにちは、世界！サンプル

このプロジェクトは、Flask サーバーと OpenAI を統合した Model Context Protocol (MCP) の簡単な実装を展示しています。数字の足し算機能を提供する MCP サーバーの作成方法と、OpenAI の関数呼び出し機能を使ってその機能を利用する方法を示しています。

✨ 主な機能

サーバー (server.py)

• Flask ベースの MCP サーバーで、以下の機能を実装しています：
  • 簡単な数字の足し算関数（add_numbers）
  • 関数リストと実行用の MCP プロトコルエンドポイント
  • 足し算関数の JSON Schema 定義
  • http://localhost:8080 で動作

クライアント (client.py)

• OpenAI API と MCP サーバーを統合しています。
• 以下の内容をデモしています：
  • MCP サーバーから利用可能な関数を取得する
  • MCP 関数を OpenAI 関数仕様に変換する
  • OpenAI のチャット完了を通じて関数を呼び出す
  • 結果を処理して表示する

📦 インストール

前提条件

• Python 3.x
• OpenAI API キー

手順

1. リポジトリをクローンします。
2. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

📚 ドキュメント

設定

1. OpenAI API キーを設定します：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

使用方法

1. MCP サーバーを起動します：

python server.py

2. 別のターミナルでクライアントを実行します：

python client.py

クライアントは以下の操作を実行します：

1. MCP サーバーに接続します。
2. 利用可能な関数を取得します。
3. OpenAI のモデルとの会話を開始します。
4. 関数呼び出しを通じて足し算をデモします（例：42 と 17 の和を計算）。
5. 結果を表示します。

プロジェクト構造

.
├── README.md           # プロジェクトドキュメント
├── requirements.txt    # Python 依存関係
├── server.py          # MCP サーバー実装
└── client.py          # OpenAI クライアント実装

依存関係

• python-dotenv：環境変数管理
• openai：OpenAI API クライアント
• flask：Web サーバーフレームワーク
• requests：HTTP クライアントライブラリ

サンプル出力

クライアントを実行すると、以下が表示されます：

1. 利用可能な MCP 関数のリスト
2. モデルが足し算関数を選択する決定
3. 関数の実行結果
4. モデルの最終応答