Quick MCP Example

🚀 MCP プロトコルを使用した LLM とのサーバー通信の標準化

モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol, MCP） は、アプリケーションが大規模言語モデル（LLM）にコンテキストを提供する方法を統一するオープンプロトコルです。つまり、LLM ベースのアプリケーションに対して、データソースへの接続、コンテキスト情報の取得、ツールの使用、および標準的なプロンプト文の実行を行うための統一されたフレームワークを提供します。

MCP エコシステムは、3 つの主要なコンポーネントを定義しています。

• MCP サーバー：ツールの可用性（公開されている機能）、ツールの実行（これらの機能を必要に応じて実行）、リソースとしての静的コンテンツ（参照できるデータを提供）、およびプリセットのプロンプト文（一般的なタスク用の標準化されたテンプレート）を処理します。
• クライアント：サーバーへの接続、LLM の統合、およびコンポーネント間のメッセージングを管理します。
• ホスト：ユーザーインターフェイスを提供し、ユーザーに MCP の機能を表示し、他のエコシステムとの統合ポイントを提供します。

このアーキテクチャは、異なるコンポーネントが独立して開発できるモジュール化されたシステムを作成し、同時に相互運用性を維持します。これにより、ユーザーは異なる LLM 関連機能に対応した MCP サーバーを構築し、サポートされているさまざまなアプリケーションで即座に使用できます。MCP は、機能 API やツールの統合、またはローカルデータソースへの接続によく使用されます。

✨ 主な機能

MCP サーバーコンポーネント

MCP サーバーは、明確に定義されたインターフェイスを通じて標準化された機能を公開し、プロトコルの基盤を形成します。ホストとクライアントは、プロトコル標準を通じてこれらのサーバーに接続できますが、これらの機能をユーザーにどのように提示するかは、依然として柔軟で、開発者が完全に決定できます。つまり、実際の実装とユーザー体験は、開発者の意図に応じて自由に設計できます。コマンドラインインターフェイス、グラフィカルアプリケーション、またはより大きなシステムに組み込まれた形であっても構いません。

このガイドでは、核心機能を備えたサンプルの MCP サーバーを構築し、シンプルなクライアント実装を付けて、その相互作用モードをデモンストレーションします。まず、MCP サーバーの主要コンポーネントを概説しましょう。

ツール

ツールは、LLM が操作を実行または情報を取得するために呼び出すことができる機能です。各ツールは次のように定義されます。

{
  name: string;          // ツールの一意の識別子
  description?: string;  // 人間が読める説明
  inputSchema: {         // ツールパラメータの JSON スキーマ
    type: "object",
    properties: { ... }  // ツール固有のパラメータ
  }
}

ツールにより、LLM は外部システムとの相互作用、コードの実行、データベースのクエリ、または計算を行うことができます。これらは、影響を与える操作または新しい情報を生成する操作を表します。

リソース

リソースは、クライアントアプリケーションがアクセスできるデータソースを表します。これらは一意の識別子で識別され、以下のように定義されます。

{
  uri: string;           // リソースの一意の識別子
  name: string;          // 人間が読める名前
  description?: string;  // オプションの説明
  mimeType?: string;     // オプションの MIME タイプ
}

リソースは、静的コンテンツまたは動的に生成されたコンテンツであることができます。MCP は、テキストファイル、PDF ドキュメント、および JSON データなど、さまざまなデータ形式をサポートします。

プロンプト

プロンプトは、LLM の動作パターンを定義します。これにより、クライアントは、入力の処理方法、出力形式の定義、およびコンテキスト情報の構成など、LLM とのやり取り方法を柔軟に指定できます。

📦 インストール

クイックスタートガイド

リポジトリのクローン

git clone https://github.com/ALucek/quick-mcp-example.git
cd quick-mcp-example

ChromaDB データベースの作成

MCP_setup.ipynb の説明に従って、ベクトルデータベースを作成し、PDF ドキュメントを埋め込みます。

仮想環境の作成と依存関係のインストール

# uv を使用することをおすすめします
uv venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# または
.venv\Scripts\activate     # Windows

# 依存関係のインストール
uv sync

クライアントとサーバーの実行

python client.py mcp_server.py

以上の手順に従うことで、MCP プロトコルに基づく LLM 対話システムをすばやくセットアップできます。詳細な情報については、関連するドキュメントとサンプルコードを参照してください。