MCP Lab

🚀 MCP ラボ

MCPラボは、**モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）**に基づく革新的な開発環境です。このラボでは、標準化されたインターフェースを通じて、AIモデルを外部のデータソース、サービス、ツールと深く統合する方法を探索し、アプリケーション開発の効率と智能化レベルを向上させることを目指しています。

🚀 クイックスタート

MCPラボの開発を始めるには、以下の手順に従ってください。

環境構成

1. Node.jsをインストールします（推奨バージョン18.x）。
2. Yarnまたはnpmをインストールします。
3. リポジトリをクローンします。

   git clone [リポジトリのURL]
   cd mcp-lab-text2sql
   

4. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

5. サービスを起動します。

   npm run dev
   

すぐに始める

import { MCPClient } from '@modelcontextprotocol/sdk';

const client = new MCPClient('http://localhost:3000');

async function getUser(id: string) {
  try {
    const response = await client.sendRequest({
      tool: 'getUser',
      args: { id }
    });
    console.log(response.data);
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.message);
  }
}

getUser('123');

✨ 主な機能

プロトコル互換性

• OpenAIのFunction Calling APIをサポートしています。
• anthropicのClaudeモデルと互換性があります。

核心ツール

- データクエリと変換（Text-to-SQL）
- ユーザー認証と承認
- データの永続化とキャッシュ

開発環境サポート

• VS Codeプラグインを提供しています。
• PostgreSQLとRedisアダプターを統合しています。

📦 インストール

開発環境を構築するには、以下の手順に従ってください。

1. Node.jsをインストールします（推奨バージョン18.x）。
2. Yarnまたはnpmをインストールします。
3. リポジトリをクローンします。

   git clone [リポジトリのURL]
   cd mcp-lab-text2sql
   

4. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

5. サービスを起動します。

   npm run dev
   

💻 使用例

基本的な使用法

1. MCP Serverの実装

機能特徴

• RESTful APIのやり取りをサポートしています。
• 組み込みのGraphQLエンドポイントがあります。
• 詳細なログとモニタリングを提供します。

核心インターフェース

interface User {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
}

interface QueryResult {
  data: any[];
  error?: string;
}

2. Text-to-SQLツール

機能のハイライト

• 複数のデータベース方言（MySQL、PostgreSQL、SQLite）をサポートしています。
• スマートなコード補完を提供します。
• クエリ結果を可視化します。

📚 ドキュメント

コードリポジトリとドキュメント

• コードリポジトリ：GitHubリンク
• プロジェクトドキュメント：公式ドキュメント

公式ドキュメント

• MCPプロトコル仕様
• 開発ガイド

コミュニティサポート

• GitHub Issues：問題フィードバック
• フォーラム：コミュニティディスカッション

🔧 技術詳細

MCP ラボコンポーネント

MCPラボには2つの核心コンポーネントが含まれています。

1. mcp-server-dummies：REST APIとGraphQLインターフェースをサポートするサンプルサーバー実装です。
2. mcp-lab-text2sql：自然言語処理に特化した実験ツールで、テキストをSQLクエリに変換するために使用されます。

互換性に関する説明

MCPラボは、主流のAIフレームワークやツールチェーンとシームレスに統合することを目指しています。

• OpenAI：GPTシリーズのモデルのFunction Callingインターフェースをサポートしています。
• Claude：anthropicのClaudeモデルと互換性があります。
• Llama：ローカルデプロイメントのソリューションを提供しています。

📄 ライセンス

本プロジェクトは早期開発段階にあり、インターフェースや機能が変更される可能性があります。最新のドキュメントを参照してください。

⚠️ 重要提示

本プロジェクトは早期開発段階にあり、インターフェースや機能が変更される可能性があります。最新のドキュメントを参照してください。

次のステップ

1. コードリポジトリをクローンします。
2. 依存関係をインストールします。
3. サンプルアプリケーションを実行します。
4. 貢献に参加します。