MCP SERVER FROM SCRATCH USING PYTHON
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MCP SERVER FROM SCRATCH USING PYTHON

このプロジェクトは、Pythonを使用してゼロから構築されたMCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーのオープンソースプロジェクトで、カスタムパケット処理、コンテキスト管理、および基本的なモデル統合をサポートし、効率的なサーバーの相互作用と通信を実現することを目的としています。
2ポイント
8.3K

MCPサーバーとは?

MCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーは、人工知能マークアップ言語(AIML)内のコンテキストとモデルの相互作用を処理するために特別に設計されたサーバーです。クライアントが接続してMCP形式のパケットを送信でき、サーバーはこれらのパケットを解析して対応する操作を実行します。

MCPサーバーの使用方法は?

簡単なコマンドラインインターフェイスでサーバーを起動し、互換性のあるクライアントを使用してサーバーに接続できます。サーバーはすべての受信MCPパケットを処理し、セッションコンテキストを維持します。

適用シナリオ

長期的な会話コンテキストを維持する必要があるAIアプリケーション、多輪会話システム、およびモデル間の協調が必要な複雑なAIシナリオに適しています。

主要機能

カスタムMCPプロトコル処理
MCPプロトコル仕様を完全に実装し、標準に準拠したMCPパケットを解析および生成できます。
コンテキスト管理
会話と相互作用のコンテキストを維持し、多輪会話シナリオをサポートします。
複数クライアントサポート
複数のクライアントからの接続要求を同時に処理でき、各接続は独立したコンテキストを保持します。
基本的なモデル統合
AIモデルとの統合インターフェイスを提供し、機能拡張を容易にします。
利点
軽量な実装で、デプロイと拡張が容易
完全にオープンソースで、自由に変更およびカスタマイズ可能
明確なプロトコル仕様で、他のシステムとの統合が容易
複数クライアントの同時接続をサポート
制限
現在の機能は比較的基本的で、高度な機能が不足している
パフォーマンス最適化の余地が限られている
ドキュメントとサンプルがまだ不十分

使用方法

リポジトリをクローンする
プロジェクトコードをローカルにクローンします。
依存関係をインストールする
実行に必要なすべてのPython依存パッケージをインストールします。
サーバーを起動する
メインプログラムを実行してMCPサーバーを起動します。
クライアントを接続する
互換性のあるMCPクライアントを使用してサーバーに接続します。

使用例

基本的な会話システム
コンテキストを記憶できる簡単な会話システムを構築する
複数モデルの協調
複数のAIモデルを調整して複雑なタスクを共同で実行する

よくある質問

MCPプロトコルとは何ですか?
サーバーのポートを変更するにはどうすればいいですか?
どのようなクライアントがサポートされていますか?

関連リソース

公式MCPプロトコルドキュメント
MCPプロトコルの公式仕様ドキュメント
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと問題追跡
Pythonネットワークプログラミングガイド
Python公式のsocketプログラミングドキュメント

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
6.5K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
6.4K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
4.6K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
6.7K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
7.0K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
7.7K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
7.8K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
6.7K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
18.7K
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
80.1K
4.7ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
23.2K
4.8ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
36.5K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
22.5K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
26.8K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
19.8K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
31.3K
4.5ポイント
AIBase
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