Model Context Protocol (mcp) 16r

🚀 モデルコンテキストガイド

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコルを用いたシステムの操作方法を提供します。ユーザーは自然言語での操作を通じて、様々なタスクを実行できます。

🚀 クイックスタート

モデルコンテキストの説明

プロジェクト構造

- mcp/
  - clients/
    - mcp-client/
      - langchain_mcp_client_wconfig.py
      - theailanguage_config.json
      - .env
  - servers/
    - terminal_server/
    - memory_server/

ローカル設定ガイド

前提条件

• Python 3.9+
• Node.js 16+
• Google API Key
• UV パッケージマネージャー

インストール手順

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/Techiral/mcp.git
   cd mcp
   

2. Python 環境を作成してアクティブ化します：

   python -m venv venv
   # Linux/Mac:
   source venv/bin/activate
   # Windows:
   .\venv\Scripts\activate
   pip install -r requirements.txt
   

3. 環境変数を設定します：

   echo "GOOGLE_API_KEY=your_key_here" > clients/mcp-client/.env
   echo "THEAILANGUAGE_CONFIG=clients/mcp-client/theailanguage_config.json" >> clients/mcp-client/.env
   

4. Node.js サーバーをインストールします：

   npm install -g @modelcontextprotocol/server-memory @modelcontextprotocol/server-filesystem
   

検証チェックリスト

• [x] リポジトリがクローンされました
• [x] Python 仮想環境が作成され、アクティブ化されました
• [x] Python 依存関係がインストールされました
• [x] .env ファイルが設定されました
• [x] Node.js サーバーがインストールされました

💻 使用例

基本的な使用法

1. クライアントを起動します：

   python clients/mcp-client/langchain_mcp_client_wconfig.py
   

2. 自然言語でのリクエストを入力し、応答を受け取ります。

コマンド例

ファイル操作

example.txt という名前のファイルを作成する
すべての Python ファイルの中から "function" を検索する
main.py の行数を計算する

ウェブコンテンツ

https://example.com を要約する
ニュースサイトのトップニュースを抽出する

システムコマンド

現在のディレクトリのファイルを一覧表示する
Python のバージョンを確認する
git status を実行する

メモリ操作

私の好きな色は青色であることを記憶する
設定された設定を表示する
最近のコマンドを表示する

📚 ドキュメント

サーバー設定

重要な設定ファイル

• theailanguage_config.json：主要なサーバー設定ファイル
• .env：環境変数ファイル

サーバー設定の例

{
  "terminal_server": {
    "command": "uv",
    "args": ["run", "servers/terminal_server/terminal_server.py"]
  },
  "memory": {
    "command": "npx.cmd",
    "args": ["@modelcontextprotocol/server-memory"],
    "port": 3000
  }
}

トラブルシューティング

一般的な問題

1. ネットワーク接続の問題：

   • ネットワークが正常に接続されていることを確認します。
   • サーバーが起動していることを確認します。

2. 依存関係がインストールされていない：

   • すべての必要なパッケージを確認してインストールします。

3. 設定ファイルのエラー：

   • 設定ファイルの形式が正しいことを確認します。
   • 環境変数が正しく設定されていることを確認します。

コントリビュートの方法

コードの提出

1. 機能ブランチを作成します：

   git checkout -b feature/new-feature
   

2. 変更をコミットします：

   git add .
   git commit -m "新機能の追加"
   

3. リモートリポジトリにプッシュします：

   git push origin feature/new-feature
   

4. メインブランチに対してプルリクエストを作成します。

問題の報告

1. 問題報告を作成します：

   • 問題を説明します。
   • 再現手順を提供します。

2. プルリクエストを提出します：

   • 修正コードを含めます。
   • 修正内容を説明します。

モデルコンテキストプロトコル

プロトコルの説明

• データ形式：JSON
• 通信方式：HTTP
• インターフェースバージョン：1.0

インターフェース呼び出しの例

POST /api/v1/model_context HTTP/1.1
Content-Type: application/json

{
  "model_id": "gpt-3",
  "context": {
    "user_input": "Python を使う方法は？"
  }
}

用語集

モデルコンテキストガイドをご利用いただき、ありがとうございます！詳細な情報については、ドキュメントページをご覧ください。