MCP With Rag Demo

🚀 モデル制御プロトコル（MCP）サンプル

このプロジェクトは、モデル制御プロトコル（Model Control Protocol, MCP）をより良く理解し、使用するための完全なサンプル実装を提供します。以下に、このプロジェクトの詳細を説明します。

🚀 クイックスタート

プロジェクトの依存関係

サンプルを実行する前に、必要なすべての依存関係をインストールしてください。

pip install -r requirements.txt

環境変数の設定

.env ファイルを作成し、必要に応じて設定します。.env.example というテンプレートファイルを用意していますので、以下のコマンドを参考にしてください。

cp .env.example .env

.env ファイルを編集し、APIキーやその他の設定を追加します。

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
MCP_SERVER_URL=http://localhost:3000
DEBUG=false

• OPENAI_API_KEY：あなたのOpenAI APIキー（必須）。
• MCP_SERVER_URL：MCPサーバーのURLアドレス（オプション、デフォルトは http://localhost:3000）。
• DEBUG：デバッグモードを有効にする（オプション、デフォルトは false）。

サンプルの実行

以下のコマンドを実行してサンプルを起動します。

python openai_example.py

コマンドライン引数で直接設定を指定することもできます。

python openai_example.py --api-key your_api_key_here --server-url http://localhost:3000 --debug

✨ 主な機能

モデル制御プロトコルの概要

MCPは、機械学習モデルを管理および制御するためのプロトコルです。標準化されたインターフェースを通じて、ユーザーが異なるモデルとトレーニング、推論、最適化などの操作を行うことができます。

機能特性

• 多モデルサポート：TensorFlowやPyTorchなど、複数のディープラーニングフレームワークと互換性があります。
• 柔軟な設定：カスタムパラメータとハイパーパラメータのチューニングをサポートします。
• 効率的な管理：モデルのバージョン管理とデプロイ機能を提供します。

💻 使用例

基本的な使用法

サンプルの機能は以下の通りです。

1. 環境変数を読み込み、設定を解析します。
2. OpenAI APIを使用してモデルクライアントを初期化します。
3. 利用可能なモデルのリストを表示します。
4. 簡単なチャット完了サンプルを作成します。

🔧 トラブルシューティング

接続問題

• 接続が拒否された場合：サーバーが正しく起動していること、およびクライアントが正しいURLアドレス（デフォルトは http://localhost:3000）を使用していることを確認してください。
• 自動的に /sse パスが追加される場合：指定されたURLに /sse が含まれていない場合、クライアントは自動的に末尾にこのパスを追加します。

デバッグモード

問題が発生した場合は、デバッグモードを有効にして詳細なログ情報を取得してください。

python client_example.py --debug

📄 ライセンス

このプロジェクトはサンプル実装として提供されており、MITライセンスの下でオープンソース化されています。詳細なライセンス情報については、プロジェクトの LICENSE ファイルを参照してください。

MCPプロトコルまたはこのプロジェクトについてさらに詳しく知りたい場合は、ドキュメントページを訪問するか、サポートチームにお問い合わせください。