MCP Server Reunemacacada

🚀 MCP サーバー

MCP サーバーは、特定のトピックに基づいて MCP を生成するためのサーバーです。このサーバーを使用することで、効率的に MCP を生成することができます。

🚀 クイックスタート

以下の手順に従って、MCP サーバーをインストールして起動しましょう。

📦 インストール

1. 依存関係のインストール

pip install mcp-server

2. サーバーの起動

python3 -m mcp_server.runserver --port 8080

💻 使用例

基本的な使用法

from mcp_server.client import MCPClient

client = MCPClient('http://localhost:8080')

# 非同期で MCP を生成
task_id = client.generate_mcp_async(topic='inteligência+artificial', category='technology')

# タスクの状態を確認
status = client.check_status(task_id)
print(status)  # タスクの状態を出力

📚 ドキュメント

1. 基本インターフェース

a. MCP の生成（同期）

GET /generate_mcp?topic=主题

b. カスタムパラメータ

GET /generate_mcp?topic=machine+learning&num_nodes=20

c. 英語言語

GET /generate_mcp?topic=javascript&language=en

2. 非同期インターフェース

a. タスクの送信

POST /generate_mcp_async?topic=inteligência+artificial&category=technology

b. 状態の確認

GET /status/{task_id}

🔧 技術詳細

主要技術

1. キャッシュ機構：結果をメモリに保存することで、重複クエリの時間を削減します。
2. 非同期タスク処理：長時間の操作はバックグラウンドスレッドで実行され、メインプログラムの応答速度に影響を与えません。
3. リソース選択：TF-IDF アルゴリズムを使用して、最も関連性の高いコンテンツを自動的に選択します。
4. 最適化されたクローラー技術：ウェブページの取得効率を向上させ、リソースの使用を削減します。

パフォーマンスデータ

• キャッシュヒット：60 - 80% のクエリ時間削減
• 新しいトピックの処理：30 - 50% の時間節約
• メモリ使用量：40 - 60% の最適化
• スループット向上：3 - 5 倍の並列処理能力

🚀 デプロイメント

Docker デプロイ

docker build -t mcp-server .
docker run -p 8080:8080 mcp-server

プラットフォームデプロイ

具体的なプラットフォーム（Render、Fly.io など）のドキュメントに従ってデプロイします。通常は Docker コンテナの使用が推奨されます。

📄 ライセンス

専用ソフトウェア - 所有権を保持

許可なくこのソフトウェアを複製、配布、修正、公開表示または実演することは厳禁です。このソフトウェアは有料サブスクリプションユーザーにのみ使用可能です。

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