Openai MCP Example

🚀 Azure コンテナアプリ AI MCP プロジェクトドキュメント

このアプリケーションは、Azureコンテナ、GitHubモデル、およびOpenAI APIとの相互作用を可能にするものです。以下のような機能を提供しています。

• MCPプロトコルを通じて、さまざまなAIサービスに接続する
• 複数の認証方法（キーレス認証を含む）をサポートする
• 統合とテストを容易にするための完全な開発環境を提供する
• 詳細なドキュメントとサンプルコードを含む

🚀 クイックスタート

プロジェクトの実行

1. リポジトリをクローンします:

git clone https://github.com/manekinekko/azure-container-apps-ai-mcp.git
cd azure-container-apps-ai-mcp

2. Dockerコンテナを起動します:

docker compose up -d --build

3. MCPコンソールに入ります:

docker exec -it mcp-host bash

📦 インストール

環境変数の設定

選択したAIサービスプロバイダに応じて、適切な環境変数を設定します。

Azure OpenAIの設定

.envファイルに以下の内容を追加します:

AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<ai-foundry-openai-project>.openai.azure.com"
MODEL="gpt-4.1"

オプション: キーレス認証を使用しない場合は、APIキーを設定できます:

AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_openai_api_key

OpenAIの設定

.envファイルに以下の内容を追加します:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
MODEL="gpt-4.1"

GitHubモデルの設定

.envファイルに以下の内容を追加します:

GITHUB_TOKEN=your_github_token
MODEL="openai/gpt-4.1"

💻 使用例

DevContainerの使用（推奨）

GitHub CodespacesまたはVisual Studio Codeのリモートコンテナ機能を使用して、開発環境を直接起動できます:

Dockerの直接実行

1. コンテナをビルドして起動します:

docker compose up -d --build

2. MCPコンソールに入ります:

docker exec -it mcp-host bash

デバッグとログ

DEBUG環境変数を設定することで、詳細なログ出力を有効にできます:

DEBUG=mcp:* npm start --prefix mcp-host

デバッグ機能はデフォルトで有効になっており、コンソールで詳細な実行情報を確認できます。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMIT Licenseに準拠しています。完全なライセンス内容については、LICENSEファイルを参照してください。