Custommcpserver

🚀 カスタムMCPサーバー

Pythonを使用してカスタムMCPサーバーを構築し、AIエージェントに接続します。

このサーバーは、LLMとAIツール間の通信手段として機能し、モデルコンテキストプロトコルにより、アプリケーションが標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。

• リソース:
  • Python MCP サーバー SDK
  • 参考コード

🚀 クイックスタート

環境構築

# uvで管理するプロジェクトを作成
$ uv init .
プロジェクト `custommcpserver` が `C:\Users\abhis\Desktop\AIAgents\CustomMCPServer` に初期化されました
# 次に、MCPをプロジェクトの依存関係に追加
$ uv add "mcp[cli]"
# Python環境をアクティブ化
$ source .venv/scripts/activate

サーバーのインストールと実行

# Claude Desktopでこのサーバーをインストールし、すぐに対話できます。以下のコマンドを実行:
# mcp install main.py
# VS Codeを使用している場合は、以下を実行
$ uv run mcp install main.py
[04/16/25 10:06:31] INFO     Added server 'Demo' to Claude config
                    INFO     Successfully installed Demo in Claude app

Claudeアプリの設定

1. Claudeアプリを開き、「ファイル」>「設定」>「開発者」>「編集設定」を選択します。これによりファイルが開き、claude_desktop_config.json ファイルを見つけます。
2. このファイルに mcp run main.py のパスが追加されていることを確認します。
3. MCPサーバーがClaudeアプリに表示されない場合は、以下の操作を行います:
   • Claudeアプリを閉じ、タスクマネージャーを開いてClaudeを検索し、右クリックしてタスクを終了します。
   • 数秒待ってからアプリを再開します。アプリが読み込まれると、MCPサーバーが起動し、アプリ内に表示されます。

画像参照

✨ 主な機能

高度なMCPサーバー

MCPの基本概念

MCPは、安全で標準化された方法でLLMアプリケーションにデータと機能を提供する サーバー を構築できるようにします。Web APIに似ていますが、LLMとの対話に特化しています。

• リソース: GETエンドポイントのように機能し、情報をLLMのコンテキストにロードします。
• ツール: POSTエンドポイントのように機能し、コードを実行したり副作用を生み出したりします。
• プロンプト: 再利用可能なLLM対話テンプレートを定義します。

高度なサーバーのインストール

$ uv add black
# 新しいMCPサーバーとツールを作成した後
$ uv run mcp install adv_main.py
[04/16/25 10:44:02] INFO     Added server 'AI Sticky Notes' to Claude config
                    INFO     Successfully installed AI Sticky Notes in Claude app

画像参照

高度な利用例

上記の例から、作成したツールを利用して多くのことを自動化できることがわかります。たとえば、Claudeを使ってデータベースに接続し、100件の架空のユーザーレコードをデータベースに作成することができます。手動でコピーアンドペーストする必要はありません。