MCP Basic Architecture

🚀 LangGraph MCP サーバ

LangGraphドキュメントのModel Context Protocol (MCP) サーバを、クリーンかつモジュール化して実装したものです。

🚀 クイックスタート

このサーバを実行するには、以下のコマンドを実行します。

python -m app.server

✨ 主な機能

• クリーンアーキテクチャパターンに基づいて設計されており、機能が増えても保守とデバッグが容易です。
• モジュール化された構造により、新しいツールやリソースを簡単に追加できます。

📚 ドキュメント

🔧 アーキテクチャ

このプロジェクトは、クリーンアーキテクチャパターンに従っており、機能が増えるにつれてMCPサーバの保守とデバッグを容易にします。

ディレクトリ構造

app/
├── config.py                  # 設定
├── server.py                  # メインサーバのエントリポイント
├── resources/                 # クライアントがアクセスできるリソース
│   ├── __init__.py            # リソースの登録
│   └── langgraph_resources.py # LangGraph固有のリソース
├── tools/                     # クライアントが呼び出せるツール
│   ├── __init__.py            # ツールの登録
│   └── langgraph_tools.py     # LangGraph固有のツール
└── utils/                     # アプリ全体で使用されるユーティリティ関数
    ├── __init__.py
    └── logging_utils.py       # ロギングユーティリティ

⚙️ 核心コンポーネント

1. サーバ：メインエントリポイントで、MCPサーバを初期化し、すべてのツールとリソースを登録します。
2. 設定：すべての設定が集中管理されています。
3. ツール：クライアントが特定のタスクを実行するために呼び出せる関数です。
4. リソース：クライアントがアクセスできるデータソースです。
5. ユーティリティ：アプリケーション全体で使用されるユーティリティ関数です。

➕ 新機能の追加

新しいツールの追加

1. app/tools/ディレクトリに新しいファイル（例：weather_tools.py）を作成します。
2. このファイル内でツール関数を定義します。
3. 登録関数（例：register_weather_tools）を作成します。
4. この登録関数をapp/tools/__init__.pyにインポートして呼び出します。

例：

# app/tools/weather_tools.py
def register_weather_tools(mcp):
    mcp.tool()(get_weather)

def get_weather(city: str):
    """ある都市の天気を取得する"""
    # 実装詳細
    return f"{city}の天気：晴れ、75°F"

新しいリソースの追加

1. app/resources/ディレクトリに新しいファイル（例：weather_resources.py）を作成します。
2. このファイル内でリソース関数を定義します。
3. 登録関数（例：register_weather_resources）を作成します。
4. この登録関数をapp/resources/__init__.pyにインポートして呼び出します。

例：

# app/resources/weather_resources.py
def register_weather_resources(mcp):
    mcp.resource("weather://forecast")(get_weather_forecast)

def get_weather_forecast():
    """天気予報を取得する"""
    # 実装詳細
    return "5日間の天気予報データ"

🌟 このアーキテクチャの利点

1. モジュール性：各コンポーネントは単一の責任を持っています。
2. 拡張性：既存のコードを変更せずに新しいツールやリソースを追加できます。
3. 保守性：良好な構造により、デバッグが容易です。
4. 拡張可能性：機能が増えても対応できます。
5. テスト性：コンポーネントを分離してテストできます。