MCP Forge

🚀 MCP Server を用いたFastAPIによるMCPサーバーフレームワークの開発

MCP (Multi-Cloud Processing) Server は、複数のクラウドプラットフォーム上でタスクを処理する高性能なサーバーです。このサーバーは、タスクを異なるクラウドプロバイダーに分散させ、必要に応じて負荷分散とリソース管理を行います。また、豊富なAPIインターフェースを提供し、さまざまなプロトコルと統合ソリューションをサポートしています。

🚀 クイックスタート

FastAPI と FastAPI-MCP を使用して基本的な MCP サーバーを作成するには、以下の手順に従ってください。

必要な依存関係のインストール

pip install fastapi fastapi_mcp uvicorn

メインアプリケーションファイル (main.py) の作成

from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP

app = FastAPI()

# 標準的なFastAPIエンドポイントを定義
@app.post("/predict", operation_id="predict_sentiment")
async def predict_sentiment(text: str):
    return {"sentiment": "positive", "confidence": 0.92}

# MCPサービスを作成してマウントし、上記のエンドポイントを自動的にMCPツールに変換
mcp = FastApiMCP(
    app,
    name="sentiment-analysis",
    description="感情分析サービス",
    base_url="http://localhost:5000",
    include_operations=["predict_sentiment"]
)

# MCPサービスを指定されたパスにマウント
mcp.mount(mount_path="/mcp")

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

アプリケーションの実行

python main.py

サービスへのアクセス

• FastAPIエンドポイントにアクセス: http://localhost:5000/predict
• MCPツールにアクセス: http://localhost:5000/mcp

✨ 主な機能

コア機能

• クラウドプラットフォーム間の互換性：AWS、GCP、Azure などの主要なクラウドサービスプロバイダーをサポートします。
• 負荷分散と障害転送：タスクを自動的に異なるクラウドインスタンスに割り当て、高可用性を確保します。
• ログとモニタリングの統合：Prometheus と Grafana への組み込みサポートにより、リアルタイムのモニタリングと分析が可能です。
• セキュリティ認証：OAuth2、JWT などの複数の認証メカニズムをサポートし、データの安全性を保障します。

高度な機能

• 分散トランザクション管理：クラウドサービス間のトランザクションの一貫性を確保します。
• キャッシュと高速化：Redis または Memcached を統合して結果をキャッシュし、応答速度を向上させます。
• 動的拡張：負荷に応じて自動的にリソースの使用量を調整し、コストを最適化します。
• スマートルーティング：地理的位置またはポリシーに基づいて、リクエストを最適な利用可能なノードに割り当てます。

📦 インストール

環境要件

• オペレーティングシステム：Linux (推奨) または macOS
• Python バージョン：3.6 以上
• 依存関係管理ツール：poetry/pipenv (オプション)
• 追加ツール：Docker、kubectl (コンテナ化デプロイが必要な場合)

インストール手順

1. プロジェクトリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
cd mcp-server

2. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linuxの場合
pip install -r requirements.txt

3. プロジェクトを構成します。
   • config.py のクラウドサービスプロバイダーの資格情報と API エンドポイントを変更します。
   • ログ記録構成を更新し、適切な場所に出力されるようにします。
4. サーバーを起動します。

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

💻 使用例

基本的な使用法

# app/services/parking_service.py
class ParkingService:
    def __init__(self, db):
        self.db = db

    async def find_nearby_parkings(self, latitude: float, longitude: float, radius: int) -> list:
        # データベースをクエリして近くの駐車場を取得
        pass

# app/endpoints/parking_endpoints.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from app.services.parking_service import ParkingService
from config.environment import get_db

router = APIRouter()

@router.get("/parking/nearby")
async def find_nearby_parkings(latitude: float, longitude: float, radius: int,
                              service: ParkingService = Depends(ParkingService)):
    db = next(get_db())
    result = await service.find_nearby_parkings(latitude, longitude, radius)
    return {"data": result}

高度な使用法

# config/database.py
def get_db():
    db = connect_to_db()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.get("/items/")
async def get_items(db=Depends(get_db)):
    return db.query(Item).all()

📚 ドキュメント

一般的なAPIエンドポイント

感情分析

URL: /api/sentiment メソッド: POST リクエストボディの例:

{
  "text": "ユーザーのコメント：このレストランの料理はとても美味しい！"
}

レスポンスの例:

{
  "sentiment": "positive",
  "score": 0.85
}

負荷分散テスト

URL: /api/load-balance/test メソッド: GET クエリパラメータ:

• count (オプション): テストするリクエストの数。デフォルトは 1。 レスポンスの例:

{
  "status": "success",
  "message": "Load balancing test passed with count: 1"
}

マルチクラウドタスクスケジューリング

URL: /api/multi-cloud/task メソッド: POST リクエストボディの例:

{
  "tasks": [
    {
      "id": "task-001",
      "type": "compute-heavy",
      "cloud_provider": "aws",
      "region": "us-east-2"
    },
    {
      "id": "task-002",
      "type": "storage-intensive",
      "cloud_provider": "gcp",
      "region": "europe-west1"
    }
  ]
}

レスポンスの例:

{
  "status": "success",
  "message": "Tasks scheduled to respective cloud providers."
}

🔧 技術詳細

依存性注入

FastAPI の依存性注入メカニズムは非常に強力で、さまざまな依存関係を管理するために使用できます。

# config/database.py
def get_db():
    db = connect_to_db()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

@app.get("/items/")
async def get_items(db=Depends(get_db)):
    return db.query(Item).all()

環境適応

# app/services/database_service.py
class DatabaseService:
    def __init__(self, settings):
        self.settings = settings
        self.db = connect_to_db(settings.database_url)

    async def query(self, sql: str) -> list:
        pass

ログ記録とモニタリング

ログライブラリ (logging など) とモニタリングツール (Prometheus、Grafana など) を統合することで、より詳細な実行時情報を提供できます。

📄 ライセンス

原ドキュメントにライセンス情報が記載されていないため、このセクションは省略されています。

よくある質問とトラブルシューティング

よくある質問

• 質問：APIエンドポイントのエラーをどのように処理しますか？ 回答：FastAPI の例外処理メカニズムを使用し、カスタム例外を定義してアプリケーションに登録することができます。
• 質問：レート制限と認証をどのように実装しますか？ 回答：fastapi-limiter や python-jose などのサードパーティライブラリを統合して、これらの機能を実装することができます。

ログとデバッグ

MCP Server は構造化ログ記録をサポートしており、問題のトラブルシューティングが容易です。logging モジュールを使用するか、sentry などのサードパーティツールを統合して、リアルタイムモニタリングを行うことができます。

性能最適化と拡張

キャッシュ技術の使用

# config/caching.py
from fastapi import Request
from typing import Any
from fastapi.responses import Response

class CacheInterceptor:
    def __init__(self, cache):
        self.cache = cache

    async def intercept_request(self, request: Request) -> Any:
        key = f"{request.method}_{request.url}"
        value = await self.cache.get(key)
        if value is not None:
            return Response(value)

    async def intercept_response(self, response: Response) -> None:
        key = f"{response.request.method}_{response.request.url}"
        value = str(response.body(), encoding="utf-8")
        await self.cache.set(key, value)

分散トランザクション管理

# config/transaction.py
from fastapi import Depends
from typing import Any
import asyncio

class TransactionManager:
    def __init__(self):
        pass

    async def begin(self):
        pass

    async def commit(self):
        await asyncio.sleep(1)  # トランザクションのコミット時間の例
    async def rollback(self):
        pass

リアルタイムモニタリングとログ記録

# config/monitoring.py
import logging
from fastapi import FastAPI
from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator

app = FastAPI()

Instrumentator.instrument(app)

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

プロジェクトのデプロイと保守

Dockerを使用したデプロイ

Dockerfile を作成します。

FROM python:3.8-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "main:app"]

イメージをビルドして実行します。

docker build -t mcp-server .
docker run -p 8000:8000 mcp-server

Kubernetesを使用した拡張

Deployment と Service ファイルを作成します。

# deployment.yml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mcp-server-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: mcp-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mcp-server
    spec:
      containers:
        - name: mcp-server
          image: mcp-server:latest
          ports:
            - containerPort: 8000

# service.yml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mcp-server-service
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8000
  selector:
    app: mcp-server

設定を適用します。

kubectl apply -f deployment.yml -f service.yml

Prometheusを使用したモニタリング

Kubernetesクラスタ内のMCP Serverを監視するように Prometheus を設定します。

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'mcp-server'
    static_configs:
      - targets: ['<kubernetes-master-ip>:80']

Grafanaを使用した可視化

モニタリングデータを表示する Dashboard を作成し、さまざまなグラフとアラートルールを統合します。

ベストプラクティス

1. モジュール化設計：機能を独立したモジュールまたはサービスに分割して、保守と拡張を容易にします。
2. 依存関係管理：poetry または pipenv などのツールを使用してPythonの依存関係を管理し、環境の一貫性を確保します。
3. 設定管理：ハードコードされた値ではなく設定ファイルを使用して、異なる環境でのデプロイを容易にします。
4. ログ記録：logging または sentry などの構造化ログ記録ライブラリを統合して、デバッグと問題の分析を容易にします。
5. テスト駆動開発：単体テスト、統合テスト、エンドツーエンドテストを記述して、コードの品質を確保します。

プロジェクトのまとめ

以上の手順に従うことで、効率的で信頼性の高いMCP Serverを構築することができます。モジュール化されたAPI設計から性能最適化と拡張まで、すべての細部が重要です。DockerとKubernetesを使用してコンテナ化デプロイを行い、PrometheusとGrafanaを組み合わせてモニタリングと可視化を行うことで、サービスをより安定して管理しやすくなります。