MCP Server Template (python)

🚀 MCP サーバーテンプレート（Python）

このテンプレートは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを迅速に構築するためのものです。AI モデルが使用できるツールとプロンプトを登録し、公開するサーバーをすぐに作成できます。

📚 目次

• クイックスタート
• コマンドラインオプション
• 独自のツールとプロンプトの作成
• プロジェクト構造
• デプロイオプション
• 開発ガイド
• ヘルプが必要ですか？

🚀 クイックスタート

前提条件

• Python 3.10 以上

3 ステップでの迅速なセットアップ

1️⃣ パッケージのインストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/nisarg38/mcp-server-template-python.git my-mcp-server
cd my-mcp-server

# 開発モードでインストール
pip install -e ".[dev]"

2️⃣ サーバーの起動

# Python で実行
python -m src.main

# または便利な CLI を使用
mcp-server-template

3️⃣ サーバーが起動しました！

MCP サーバーにアクセスします：

• 🌐 HTTP：http://localhost:8080
• 💻 または stdio トランスポートを使用：mcp-server-template --transport stdio

サーバーが正常に動作していることを確認するログ出力が表示されます。

🎮 コマンドラインオプション

これらのコマンドラインオプションを使用して、サーバーの動作をカスタマイズできます：

# ポートの変更（デフォルト：8080）
mcp-server-template --port 9000

# より詳細なログを取得するためのデバッグモードを有効にする
mcp-server-template --debug

# HTTP ではなく stdio トランスポートを使用する
mcp-server-template --transport stdio

# ログレベルの設定（オプション：debug, info, warning, error）
mcp-server-template --log-level debug

🛠️ 独自のツールとプロンプトの作成

ツールの追加

ツールは、AI モデルが呼び出すことができる関数です。新しいツールを追加するには：

1. src/main.py を編集します。
2. @mcp.tool() デコレータを使用して新しい関数を追加します：

@mcp.tool()
def your_tool_name(param1: str, param2: int) -> Dict[str, Any]:
    """
    例：ここにツールの説明を追加します。

    Args:
        param1: パラメータ 1 の説明。
        param2: パラメータ 2 の説明。

    Returns:
        戻り値の説明。
    """

プロンプトの追加

プロンプトは、モデルが応答を生成するために使用できる文字列です。新しいプロンプトを追加するには：

1. src/main.py を編集します。
2. @mcp.prompt() デコレータを使用して新しい関数を追加します：

@mcp.prompt()
def your_prompt_name() -> str:
    """
    例：ここにプロンプトの説明を追加します。
    """

💻 使用例

基本的な使用法

ツールの例

@mcp.tool()
def add_numbers(param1: float, param2: float) -> float:
    """
    Args:
        param1: 最初の数字。
        param2: 2 番目の数字。

    Returns:
        2 つの数字の合計。
    """
    return param1 + param2

プロンプトの例

@mcp.prompt()
def math_prompt() -> str:
    """
    Returns:
        "この 2 つの数字の合計を計算してください。"
    """

📦 プロジェクト構造

your_project/
├── src/
│   ├── main.py         # MCP サーバーのメインファイル
│   └── prompts.py      # プロンプトを定義する場所
└── requirements.txt   # 必要な依存関係のリスト

💻 デプロイオプション

Web ベースのインターフェイス

FastAPI または Flask を使用して、MCP サーバーと対話するための簡単な Web ベースのインターフェイスを作成できます。

パッケージ化とデプロイ

setuptools を使用して、MCP サーバーを独立した実行可能ファイルとしてパッケージ化し、本番環境にデプロイします。

🛠️ 開発ガイド

依存関係のインストール

requirements.txt にすべての必要なライブラリを記載し、以下を実行します：

pip install -r requirements.txt

テストとデバッグ

ツールとプロンプトが期待どおりに動作することを検証するためにユニットテストを作成し、ログ記録とデバッグ情報を使用してトラブルシューティングを行います。

🤝 ヘルプが必要ですか？

• 質問する：GitHub で質問を投稿してください。
• 交流する：Discord コミュニティに参加しましょう（近日公開予定）。

AI 開発者コミュニティへの愛を込めて作成されました。