Yisu201506 MCP Server

🚀 MCPサーバー実装説明

MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーは、Flaskフレームワークに基づくプロジェクトです。このサーバーは、大規模言語モデルの機能を拡張し、外部ツールとの相互作用を可能にすることを目的としています。ツール定義をシステムメッセージに注入し、LLMの応答を解析および処理することで、ユーザーはテキスト形式でツールを呼び出すことができます。

✨ 主な機能

• 完全なMCP実装：ツールの登録から実行までの完全なプロセスをサポートします。
• Flaskインターフェース：サーバーとのやり取りに使用するRESTful APIを提供します。
• ツール定義の注入：XML形式を使用して、ツール定義をシステムメッセージに注入します。
• 正規表現に基づく解析：LLMの応答内のツール呼び出しを識別し、パラメータを抽出します。
• ツールの実行：抽出されたパラメータに基づいて対応するツールを呼び出し、結果を処理します。

📦 インストール

環境要件

• Python 3.6以上
• pip

依存関係のインストール

pip install flask

データベースの初期化（オプション）

データベース機能を使用する場合は、以下のコマンドを実行してください。

python init_db.py

💻 使用例

サーバーの起動

python server.py

サーバーはデフォルトで http://localhost:5000 で実行されます。

ツールの呼び出し

天気情報の取得例

curl -X POST http://localhost:5000/api/weather \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"location": "Boston, MA", "unit": "fahrenheit"}'

計算機の使用例

curl -X POST http://localhost:5000/api/calculator \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"expression": "sqrt(144)"}'

📚 ドキュメント

カスタムツールの追加方法

ツールクラスの定義

新しいツールクラスを作成します。例えば：

class CustomTool:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def execute(self, param1):
        # ツールのロジックを実装します
        return {"result": f"Processed {param1}"}

ツールの登録

server.py でツールを登録します。

from tools.custom import CustomTool

# appルートでツールを登録します
@app.route('/api/custom', methods=['POST'])
def custom_tool():
    tool = CustomTool("custom")
    data = request.json
    result = tool.execute(data['param1'])
    return jsonify(result)

MCPの設定と呼び出しフロー

ツールの登録

ツール定義をシステムメッセージに追加します。形式はXML標準に従います。

ツール定義の注入

LLMのリクエストのコンテキストにツールのXML記述を追加することで、モデルに利用可能なツールを認識させます。

LLM応答の処理

LLMの応答テキストを解析し、ツール呼び出し命令を識別し、パラメータを抽出します。

ツールの実行

識別されたツール名とパラメータに基づいて、対応するツールメソッドを呼び出し、結果を取得します。

会話の管理

ツールの実行結果を会話履歴に記録し、後続のリクエストでコンテキスト情報を利用できるようにします。

サンプル会話フロー

ユーザー：ボストンの天気はどうですか？ システム：MCPツール定義を含むプロンプトをLLMに送信します。 LLMの応答：

調べてみます。

get_weather(location="ボストン, MA", unit="華氏度") を呼び出します。

MCPプロセッサー：応答を解析し、ツール呼び出しを識別して天気情報取得ツールを実行します。 ツールの実行結果：

get_weatherの結果：
{
  "location": "ボストン, MA",
  "temperature": 72,
  "unit": "華氏度",
  "condition": "晴朗"
}

比較分析

設定の説明

ツールのXML定義例

<tool name="weather">
    <description>天気情報を取得します。</description>
    <parameters>
        <parameter name="location" type="string">都市名</parameter>
        <parameter name="unit" type="string">温度単位（摂氏度/華氏度）</parameter>
    </parameters>
</tool>

リクエストの例

{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "<tools>...</tools>"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "ボストンの天気を調べてください。"
    }
  ]
}

🔧 技術詳細

プロジェクト構造

mcp_server/
├── server.py              # Flaskアプリケーションのエントリーポイント
├── tools/                # ツールのディレクトリ
│   ├── weather.py        # 天気情報取得ツール
│   └── calculator.py     # 計算機ツール
└── config.py             # 設定ファイル

結論

MCPプロトコルを使用することで、ユーザーはテキスト形式で様々なツールを柔軟に呼び出すことができます。これにより、システムの拡張性と柔軟性が大幅に向上し、保守の複雑さが軽減されます。この方法は、インテリジェントな会話システムの構築に有効な解決策を提供します。