MCP Projects

🚀 mcp-projects

このリポジトリは私のMCP（モデルコンテキストプロトコル）プロジェクトに関するものです。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

1. このリポジトリをクローンします。
2. 必要な依存関係をインストールします。

   pip install mcp
   pip install fastapi
   pip install uvicorn
   pip install fastapi-mcp
   pip install llama-index
   pip install llama-index-embeddings-huggingface
   pip install llama-index-llms-langchain
   pip install langchain-mcp-adapters
   pip install mcp-use
   

3. ルートフォルダに.envファイルを作成し、以下の認証情報を含めます。

   API_KEY=<IBM Cloud APIキー>
   PROJECT_ID=<WatsonxプロジェクトID>
   IBM_CLOUD_URL=<IBM Cloud URL>
   
   MODEL_ID=<あなたのWatsonx.ai LLM ID>
   
   TAVILY_API_KEY=<あなたのTavily Web Search APIキー>
   
   または、独自のLLMプロバイダーを使用することもできます - ただし、プロジェクトに対していくつかの変更が必要です。
   

💻 使用例

4. 様々なプロジェクトやファイルを試してみましょう。
   • まずMCPサーバーを起動し、その後クライアントを起動することを確認してください。
   • クライアントを起動します。

📚 ドキュメント

MCPとは？

MCPは、アプリケーションがAIモデルに対して、その環境、ユーザーの好み、対話履歴などの情報をより豊富な形で提供するための標準化された方法です。これを、AIシステムに対して、スマートで構造化されたコンテキストを提供する方法と考えることができます。

MCPが解決する問題

現在のAIシステムは「作業メモリ」が限られています。つまり、一度に特定の量の対話履歴（「コンテキストウィンドウ」）しか見ることができません。例えば、ある人と話しているときに、彼らが最近のやり取りしか覚えていない状況を想像してみてください。

• あなた：「先週、サプライチェーンの最適化に関するプロジェクトについて話しましたね。覚えていますか？」
• 良好なコンテキストを持たないAI：「その具体的な議論を覚えていません。詳細を教えていただけますか？」

この制限により、ユーザーは内容を繰り返し説明する必要があり、使い勝手が悪くなります。MCPは、コンテキストを維持し、アクセスするための構造化された方法を作成することで、この問題を解決します。

類推

1. GPSナビゲーション

従来のAIコンテキスト管理は、全体の地図を示さずに、一度に1つの曲がり角の指示を与える人のようなものです。もし彼らが1つのステップを忘れると、全体の対話が途切れてしまいます。

MCPは、GPSナビゲーションシステムのようなものです。

• あなたの目的地を知っています。
• あなたが好むルートを覚えています。
• リアルタイムの状況に応じて調整します。
• 常にあなたが旅のどこにいるかを知っています。

MCPについて詳しく知るには、この記事を読んでください：理解モデルコンテキストプロトコル（MCP）：素人向けガイド

💡 使用提案

このプロジェクトに貢献していただける場合は、Pull Requestを通じてご協力いただけると幸いです✨