Tutorial Weathermcp

🚀 MCP チュートリアル概要

🔍 参考資料

https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

• [完了] チュートリアルで提供された MCP サーバーを cline を通じて使用してみる
  • エラー解決: cline でデバッグレベルのログを出力する際に、エラーまで stderr で出力される問題があると推定されます。そのため、loglevel を error に設定することで問題を解決しました(リンク)。
  • ツール説明: Tools の引数説明が完全に正しく表示されない問題があります。これが問題かどうかを確認する必要があります。
• [完了] PythonLint Checker および Formatter を再インストール(-> ruff でインストール)

備考: API リクエストは使用しません。(自分が行うリクエスト + MCP サーバーが提供するツール)を LLM が参照して判断し、自動的に実行する過程で API リクエストが最大 2 回発生します。費用はそれぞれ $0.05、$0.03 程度と予想されます。とにかく、ツールをうまく活用して必要なデータを取得することができます。

💡 サンプルの追加

Python SDK の内容を理解するために、以下のリンクを参照してください: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

1. リソースの定義

MCP サーバーが MCP クライアントに提供しようとする リソース の定義です。

• リソースディスカバリ(MCP クライアントが MCP サーバーで使用可能なリソースをどのように見つけるか?)
  • 直接的なリソース: resources/list エンドポイントを通じて、以下の形式でリソースを公開します。

{
  uri: string;  // リソースの一意識別子
  name: string; // 人間が読めるリソース名
  description?: string; // オプションで提供される説明
  mimeType?: string; // オプションで提供される MIME タイプ
}

• リソーステンプレート: uritemplate を通じて提供されるリソースを公開します。

{
  uriTemplate: string;   // RFC 6570 規格に準拠した URI テンプレート
  name: string;          // このタイプの人間が読める名前
  description?: string;  // オプションで提供される説明
  mimeType?: string;     // すべての一致するリソースに対するオプションの MIME タイプ
}

• MCP クライアントがリソースディスカバリを通じて MCP サーバーで使用可能なリソースを見つけた場合、どのように呼び出すことができるか?
  • リソースハンドラーを定義する方法は以下の通りです:
    • @mcp.resource() デコレータを通じて uri を入力とする関数を定義する
    • または @mcp.resource(uri_template) を通じて定義する

まとめ: MCP サーバーはリソースディスカバリを可能にするために、リソースの URI を直接提供するか、テンプレートを通じて公開します。MCP クライアント は使用可能なリソースを見つけた後、該当する URI を通じてリソースにアクセスすることができます。

2. プロンプトの定義

目的に合ったプロンプトを提供することで、LLM インタラクション間で標準化された方法を提供します。ユーザーは明示的にプロンプトを選択することができます。

実装する必要がある API:

• プロンプトディスカバリ

  • 戻り値: (name, description, arguments)

• プロンプトの使用

  • 引数: (name, arguments declared in prompts)
  • 戻り値: プロンプト(動的(リソースベースのプロンプト), 複数もサポート)

3. 画像の返却

画像を返却する機能があります。

備考: MCP を通じて提供される様々な機能と API を活用することで、ワークフローを構築し、LLM がデータを分析および処理できる環境を整えることができます。