Praneeths MCP Server

🚀 モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー

モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーは、様々な専門的なコンテキスト感知タスクを処理するために設計された、柔軟でモジュール化されたサーバーです。現在の実装には、研究やウェブスクレイピング機能を持つMCPモジュールが含まれており、自動化された研究やリアルタイムのウェブページデータ抽出が必要なプロジェクトに最適な基盤となります。

🚀 クイックスタート

以下の簡単な手順に従って、MCPサーバーをローカルにセットアップしましょう。

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git
cd MCP_Server

2. Pythonの仮想環境を設定し、アクティブ化します。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. 依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

4. サーバーを起動します。

python server.py

✨ 主な機能

モジュール化設計 🔗

• 新しいMCPモジュールを簡単に統合できます。
• 各MCPモジュールは独立して動作し、中心サーバーとシームレスに統合されます。

専用MCPモジュール 🌐

• ResearchMCP：ユーザーが指定した研究クエリに対して、リアルタイムの洞察と要約内容を提供します。信頼できるソースからの結果を検証し、構造化された方法で提示します。
• WebscrapingMCP：自動化されたウェブデータ収集を行い、指定したウェブサイトから構造化された内容を迅速かつ効率的に抽出します。

記録とデバッグ 📋

• システムイベントの追跡、効果的なデバッグ、MCPの相互作用の監視のために、包括的なログ記録機能が組み込まれています。

ユーザーフレンドリーなインタラクション 🤖

• ターミナルインターフェイスの対話型プロンプトで、MCPモードを動的に切り替えることができます。
• 明確で詳細なユーザー要求の応答があり、可用性と読みやすさが向上します。

📦 インストール

技術スタック 🛠️

• Python：コアの実装とロジック。
• Argparse：コマンドライン引数の処理を簡素化。
• ログ記録：詳細なログとデバッグ情報。
• JSON：構造化データの処理と通信。

インストール手順 ⚡️

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/praneethk-ai/praneeths_mcp_server.git
cd MCP_Server

2. Pythonの仮想環境を設定し、アクティブ化します。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. 依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

4. サーバーを起動します。

python server.py

💻 使用例

基本的な使用法

• server.py：MCPサーバーを起動するためのメインスクリプトです。
• コマンドラインを通じてサーバーと対話し、必要なモジュールを選択し、入力を提供します。

コマンド例：

# サーバーを起動する
python server.py

# 研究モジュールを実行する
python server.py research

# ウェブスクレイピングタスクを実行する
python server.py scraping

📚 ドキュメント

概要 📚

モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーは、様々な専門的なコンテキスト感知タスクを処理するために設計された、柔軟でモジュール化されたサーバーです。現在の実装には、研究やウェブスクレイピング機能を持つMCPモジュールが含まれており、自動化された研究やリアルタイムのウェブページデータ抽出が必要なプロジェクトに最適な基盤となります。

目的と動機 🎯

現代社会において、リアルタイムのデータと信頼できる研究は、賢明な決定を下すための基礎となります。このプロジェクトは、専門的な機能を簡単に統合できる集中化された拡張可能なプラットフォームを提供します。

• 自動化研究：最新の動向や歴史的背景に関する要約研究結果を迅速に取得します。
• ウェブスクレイピング：ウェブデータをシームレスに収集し、構造化された意味のある情報に変換します。

MCPサーバーは、柔軟性、明確性、拡張性を備えており、開発者や研究者がプロジェクトのニーズに合わせて新しいMCPモジュールを簡単に統合および拡張できるようになっています。

🔧 技術詳細

• Python：コアの実装とロジック。
• Argparse：コマンドライン引数の処理を簡素化。
• ログ記録：詳細なログとデバッグ情報。
• JSON：構造化データの処理と通信。

🌟 未来の計画

このプロジェクトは、以下のような専用のMCPモジュールを追加することで、継続的に拡張されることを目指しています。

• AI駆動の分析
• リアルタイムデータ処理
• 自然言語生成
• 感情分析とトレンド分析

モジュール化設計により、新しい機能の創造と統合が促進されます。

🤝 貢献

貢献、機能強化、または機能要求は大歓迎です！問題を開くか、プルリクエストを送信して、協力を始めましょう。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。