MCP Knowledge Base

🚀 MCP 知識ベース

このリポジトリは、新興の標準であるモデルコンテキストプロトコル (MCP) を中心とした個人および公開の知識ベースです。MCP は、大規模言語モデル（LLMs）が構造化された相互作用を通じてツールを呼び出すための標準です。

🚀 クイックスタート

このリポジトリは開発中であり、自身の理解を深めるために作成されています。初期段階の説明や概念の欠落がある可能性がありますが、MCP の発展に伴い徐々に改善されていきます。

✨ 主な機能

• MCP 通信フローの解説内容
• ホスト、サーバー、LLM、ツール間の相互作用を示す図表
• MCP パイプラインをシミュレートするサンプル Python コード
• 論文や議論へのメモと引用
• ツールチェーン、キャッシュ、MCP 内の状態管理などの新しいアイデアを探求する場所

🔧 技術詳細

🔄 MCP の仕組み

以下は、初期段階の実験に基づく MCP のライフサイクルの簡単な説明です。

1. 💬 ユーザー入力：ユーザーが質問を行います（例えば、VS Code やブラウザ IDE で、これが MCP ホスト として機能します）。
2. 📡 ツール発見：ホストが MCP サーバー にリクエストを送信し、利用可能なツールやプラグインを発見します。
3. 📤 クエリ配信：ホストがユーザーのクエリとツールのメタデータを LLM に渡します。
4. 🧠 ツール選択：LLM がクエリを完了するために 1 つまたは複数のツールを選択します（例えば、天気 API や電卓）。
5. 🛠️ ツール実行：ホストが MCP サーバーを呼び出してツールを実行します。
6. 📥 結果処理：ツールが結果を返し、ホストがそれを LLM に渡します。
7. ✅ 最終出力：LLM が必要なすべてのコンテキストを含む完全な回答で応答します。

🧱 概念と構成要素

• ツール：LLM が自身の能力を拡張するために利用できる外部サービス（API、データベース、関数）です。
• ホスト：LLM が実行され、結果が表示されるインターフェース環境です。
• サーバー：ツール呼び出しの処理を行うミドルウェアです。
• スキーマ：構造化されたリクエストとレスポンスに使用される JSON スキーマまたはデータ形式です。
• コンテキスト処理：LLM が以前のすべてのツール呼び出しにアクセスできるようにし、回答の一貫性を保つための処理です。

💻 使用例

基本的な使用法

examples/ フォルダには以下のようなサンプルコードがあります。

• basic_mcp_demo.py：MCP ホストとサーバーの通信の基本的な例が追加されます。
• tool_plugin_example.py：ツールの登録と呼び出しをデモンストレーションします。
• mcp_host_server_flow.py：ユーザー入力から LLM の応答までの完全なライフサイクルをデモンストレーションします。

📄 関連プロジェクトと参考資料

• MCP プロジェクト：リンク
• LangChain ドキュメント：リンク
• OpenAI ツール呼び出しドキュメント：リンク

このリポジトリは、MCP の最新の進展と関連するリソースを反映するために継続的に更新されます。