MCP Server 6zn

🚀 MCP（モデルコンテキストプロトコル）

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルとアプリケーション間のデータ交換方法を定義する標準化されたプロトコルです。大規模言語モデル（LLM）やAIモデルが、クライアント（アプリケーションやサービス）とどのようにデータを交換するかを規定する仕様です。

🚀 クイックスタート

MCPを使うことで、AIモデルとのデータ交換を効率的に行うことができます。以下に、MCPの主要な概念と使用方法を説明します。

✨ 主な機能

MCPの主要概念

MCPは、AIモデルとデータのやり取りのための通信構造を提供します。これは、OpenAI API、LangChain、機能呼び出しの概念に似ています。

1. MCPサーバー（McpServer）

• AIモデルとやり取りできるサーバーを作成します。
• 特定の機能（ツール、API）を定義し、クライアントからのリクエストを処理します。

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

const server = new McpServer({
  name: "我的MCP服务器",
  version: "1.0.0",
});

2. MCPツール（ツール）

• AIモデルが呼び出すことができる関数で、機能呼び出しの概念に似ています。

import { z } from "zod";

server.tool(
  "add",
  {
    a: z.number(),
    b: z.number(),
  },
  async ({ a, b }) => {
    return {
      content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
    };
  }
);

• クライアントがaddツールを呼び出すと、a + bの結果が返されます。

3. MCPリソース（リソース）

• 特定のデータを定義し、クライアントがそのデータを取得できるようにします。

import { ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({
    contents: [
      {
        uri: uri.href,
        text: `你好，${name}！`,
      },
    ],
  })
);

• greeting://JohnのようなURIを呼び出すと、「你好，John！」が返されます。

4. SSE（サーバー送信イベント）サポート

• MCPは、リアルタイムデータ転送のためのSSEプロトコルをサポートしています。
• 大規模言語モデルのストリーミング応答を処理するのに非常に便利です。

import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";

app.get("/sse", async (req, res) => {
  const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);
  await server.connect(transport);
});

• クライアントが/sseエンドポイントに接続すると、リアルタイムでデータを受信できます。

💻 使用例

基本的な使用法

// MCPサーバーの作成
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

const server = new McpServer({
  name: "我的MCP服务器",
  version: "1.0.0",
});

高度な使用法

// MCPツールの定義
import { z } from "zod";

server.tool(
  "add",
  {
    a: z.number(),
    b: z.number(),
  },
  async ({ a, b }) => {
    return {
      content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
    };
  }
);

// MCPリソースの定義
import { ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({
    contents: [
      {
        uri: uri.href,
        text: `你好，${name}！`,
      },
    ],
  })
);

// SSEサポートの設定
import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";

app.get("/sse", async (req, res) => {
  const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);
  await server.connect(transport);
});

📚 ドキュメント

MCPの用途

• LLMや他のAIモデルのAPIサーバーとして使用
• AI機能を提供するマイクロサービスの構築
• AIモデルの機能呼び出しをサポート
• LangChainなどのAIフレームワークの代替または補完ソリューション
• サーバーとクライアントベースのAI駆動型対話アプリケーションの開発

🔚 まとめ

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AIモデルとアプリケーション間のデータ交換方法を定義する標準化されたプロトコルです。これにより、ツール、リソース、ストリーミングなどの機能を簡単に実装できます。

簡単に言えば： 👉 MCP = AIモデルのAPIサーバーを構築するためのフレームワーク！🚀