Watsonx MCP Server

このプロジェクトは、IBM Watsonx.aiとMCPプロトコルをベースとしたPythonのチャットボットサーバーで、医療相談機能を提供し、Flaskを使用してWebインターフェースを構築し、症状診断と個別化されたあいさつを実現します。

人工知能チャットボット顧客サポート #医療チャット #MCPサービス #Watsonx .Python

スコア : 2ポイント

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更新時間 : 2025-04-29

Watsonx.aiをベースとしたMCPチャットボットサーバーとは？

これは、Model Context Protocol (MCP)プロトコルを介してサービスを提供するチャットボットサーバーで、IBM Watsonx.aiの高度な大規模言語モデルを使用して、スマートな応答を生成します。内部ヘルプデスクや公共のチャットボットAPIを開発している場合でも、このモデルは拡張しやすく、適応性が高いです。

このサーバーをどのように使用するか？

まず、環境が正しく構成されていることを確認してください。次に、サーバースクリプトを実行し、クライアントツールを使用してインタラクションします。例えば、MCP Inspectorを使用してチャットツールをテストすることができます。

適用シナリオ

強力な言語モデルのサポートが必要なチャットアプリケーション、例えば、カスタマーサポートシステムや医療相談アシスタントなどに適しています。

主な機能

多用途チャットツールMCPプロトコルを介したチャットツールの呼び出しをサポートし、人机対話を実現します。

個別化されたあいさつ動的に個別化されたあいさつ文を生成し、ユーザー体験を向上させます。

症状評価ツール症状評価ツールを統合し、ユーザーが入力した症状に基づいて医学的なアドバイスを生成することができます。

利点と制限

利点

強力な言語モデルのサポートにより、高品質な応答を生成します。

モジュール式設計なので、拡張と再利用が容易です。

MCP InspectorやカスタムPythonクライアントなど、複数のクライアントをサポートします。

制限

環境の設定やサーバーの実行には一定の技術的な知識が必要です。

一部の高度な機能には、追加の費用やリソースが必要になる場合があります。

ネットワーク遅延に敏感で、低帯域環境では性能が低下する可能性があります。

使い方

依存関係のインストール

Python 3.9以降がインストールされていることを確認し、必要な依存関係をインストールするための仮想環境を作成します。

環境変数の設定

.envファイルを作成し、Watsonx.aiの認証情報を追加します。

サーバーの起動

server.pyスクリプトを実行して、MCPサーバーを起動します。

チャットツールのテスト

MCP Inspectorを使用してサーバーに接続し、チャットツールをテストします。

使用例

基本的なチャット例チャットツールに簡単なメッセージを送信し、返信を受け取ります。

症状評価例症状を入力し、医学的なアドバイスを取得します。

よくある質問

.envファイルをどのように読み込むか？

接続に失敗するのはなぜか？

カスタムプロンプトをサポートしているか？

🚀 Watsonx.aiを使用したフルスタックチャットボットサーバーの構築完全ガイド

本プロジェクトでは、Watsonx.aiを使用してフルスタックチャットボットを構築し、MCP（機械学習プラットフォーム）を通じて管理する方法を紹介します。このソリューションは明確な階層化アーキテクチャを持ち、対話状態の保存、多輪対話のサポート、およびWatsonx.aiの強力なLLM（大規模言語モデル）との統合を実現します。

📦 プロジェクト構造

project/
├── server.py           # メインサーバーのエントリーポイントで、Flaskアプリを起動
├── chatbot.py         # MCPクライアントで、Watsonx.aiサービスを呼び出す
├── templates/         # HTMLテンプレートのフォルダーで、3つのページのテンプレートが含まれる
│   ├── index.html     # ユーザーの名前を収集するホームページ
│   ├── symptoms.html  # 症状入力ページ
│   └── diagnosis.html # 診断結果を表示するページ
└── assets/            # スクリーンショットやその他のリソースファイルを保存する

💻 具体的な実装手順

server.pyの実装

from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_for
import os

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html')

@app.route('/symptoms', methods=['POST'])
def symptoms():
    name = request.form.get('name')
    return render_template('symptoms.html', greeting=f'Hello {name}!')

@app.route('/diagnosis', methods=['POST'])
def diagnosis():
    symptoms = request.form.get('symptoms')
    # 診断結果を取得するためにMCPサービスを呼び出す
    result = call_watsonx(symptoms)
    return render_template('diagnosis.html', diagnosis=result)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)

chatbot.pyの実装

import os
from mcp.clients import MCPClient

# MCPクライアントを初期化
mcp = MCPClient(
    endpoint=os.getenv('MCP_ENDPOINT'), 
    api_key=os.getenv('MCP_API_KEY'),
    verbose=True  # デバッグモードの出力を有効にする
)

def call_watsonx(symptoms):
    # 事前定義されたWatsonXモデルを使用して診断を行う
    response = mcp.chat(
        model='watsonx-33b-instruct', 
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'Based on the symptoms {symptoms}, provide a medical diagnosis and recommendations.'
        }]
    )
    return response.choices[0].message.content

HTMLテンプレートの実装

ホームページ（index.html）

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Watsonx Chatbot</title>
</head>
<body>
    <h1>Welcome to Watsonx Chatbot</h1>
    <form method="post">
        <label>Your Name:</label><br>
        <input type="text" name="name"><br>
        <button type="submit">Start Chatting</button>
    </form>
</body>
</html>

症状入力ページ（symptoms.html）

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Report Symptoms</title>
</head>
<body>
    <h1>{{ greeting }}</h1>
    <h2>Please describe your symptoms:</h2>
    <form method="post">
        <textarea name="symptoms" rows="4"></textarea><br>
        <button type="submit">Submit</button>
    </form>
</body>
</html>

診断結果ページ（diagnosis.html）

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Diagnosis Result</title>
</head>
<body>
    <h1>Your Medical Diagnosis:</h1>
    <pre>{{ diagnosis }}</pre>
</body>
</html>

🔧 トラブルシューティング

一般的な問題と解決策

問題	解決方法
MCPサービスに接続できない	環境変数が正しく設定されていることを確認し、APIキーが有効であることを確認する
診断結果が空である	症状の説明が完全かつ明確であることを確認する
ページが読み込めない	サーバーがポート5000で正常に動作していることを確認する