MCP Server Python

🚀 Pythonを使用したMCPサーバー

このプロジェクトは、Pythonを使用して構築されたMCPサーバーを展示しています。MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、カスタムツールをCursor AIなどのAI支援開発環境に統合するためのフレームワークです。MCPサーバーは、データ検索やコード分析などの機能を公開し、LLMベースのIDEが必要に応じてこれらのツールを呼び出せるようにします。

🚀 クイックスタート

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AI支援開発環境（Cursor AIなど）にカスタムツールを統合するためのフレームワークです。このプロジェクトはPythonで構築されたMCPサーバーを展示し、2つの基本機能（add と getApiKey）を提供します。詳細は モデルコンテキストプロトコルの紹介 を参照してください。

✨ 主な機能

• MCP統合: LLMベースのIDEに機能を提供します。
• 加法ツール: 2つの数値パラメータを受け取り、それらの和を返します。
• 環境変数の取得: 設定ファイルからサンプル環境変数を読み込む方法を示します。
• CLIサポート: mcp[cli] を通じてコマンドラインインターフェースを提供し、ローカル開発とテストを容易にします。
• 標準I/Oトランスポート: 標準I/Oを使用して開発環境と統合し、シームレスな通信を実現します。

📦 インストール

1. リポジトリのクローン

git clone <repository_url>
cd <repository_directory>

2. 仮想環境の設定

Pythonの仮想環境を作成してアクティブ化します。

python -m venv .venv

LinuxおよびmacOSでは、以下のコマンドでアクティブ化します。

source .venv/bin/activate  # または .venv/bin/activate

Windowsでは、以下のコマンドでアクティブ化します。

.venv\Scripts\activate

3. 依存関係のインストール

以下のコマンドを使用して、プロジェクトに必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

📚 ドキュメント

MCPサーバーの設定

1. MCPサーバーの初期化

Pythonスクリプトで、MCPライブラリを使用してMCPサーバーを初期化し、標準I/Oトランスポートで接続します。

2. ツールの定義

• add: 2つの数値入力を受け取り、それらの和を返すように定義されています。
• getApiKey: 環境変数 API_KEY からAPIキーを取得して返します。

MCPサーバーのテスト

1. MCPサーバーの起動

ターミナルで以下のコマンドを実行して、MCPサーバーを起動します。

python server.py

2. ツールの呼び出し

add ツールをテストするには、以下のコマンドを使用します。

echo "add 3 5" | nc -U ipc://localhost/mcp-server

getApiKey ツールをテストするには、以下のコマンドを使用します。

echo "getApiKey" | nc -U ipc://localhost/mcp-server

Cursor AIへの統合

1. mcp.jsonファイルの設定

プロジェクトのルートディレクトリに mcp.json ファイルを作成し、以下の内容を追加します。

{
  "servers": [
    {
      "name": "local-mcp-server",
      "transport": "ipc",
      "endpoint": "ipc://localhost/mcp-server"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "name": "add",
      "description": "2つの数字の和を計算します",
      "parameters": [
        {"name": "a", "type": "number"},
        {"name": "b", "type": "number"}
      ]
    },
    {
      "name": "getApiKey",
      "description": "APIキーを取得します",
      "parameters": []
    }
  ]
}

2. Cursor AIの起動

Cursorで、設定に移動してMCPサポートを有効にします。local-mcp-server をデフォルトサーバーとして設定します。

3. ツールの使用

Cursorのコンソールで、以下のコマンドを入力します。

add 3 and 5

または

what is my API key?

AIエージェントは、あなたのMCPサーバーから add または getApiKey ツールを推論し、それに応じて実行します。

🔗 参考資料

• モデルコンテキストプロトコル: Python SDK
• MCPサーバーとクライアントをゼロから構築する方法
• モデルコンテキストプロトコルの紹介

📄 ライセンス

このプロジェクトは MITライセンス の下でライセンスされています。