Llm Gateway MCP Server

究極のMCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくAIエージェントオペレーティングシステムで、豊富なツールセットとインテリジェントなタスク委任機能を提供し、複数のLLMプロバイダーの統合をサポートし、コストとパフォーマンスを最適化し、複雑なワークフローの自動化を実現します。

人工知能チャットボット開発者ツール #AIエージェント #インテリジェント委任 #多モデル #自動化 .Python

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更新時間 : 2025-04-29

究極のMCPサーバーとは？

究極のMCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づいて構築されたAIエージェントオペレーティングシステムで、高度なAIエージェントに豊富なツールエコシステムを提供します。これにより、AIエージェントはブラウザー自動化、Excel操作、データベースインタラクション、ドキュメント処理、コマンドラインツールなど数十種類の機能にアクセスでき、単純な対話インターフェースから、デジタル環境を横断して複雑な多段階操作を実行できる強力な自律システムに変身します。

究極のMCPサーバーをどのように使用するか？

Python 3.13+環境をインストールした後、簡単なコマンドラインでサーバーを起動できます。.envファイルを使用してAPIキーとサーバー設定を構成し、組み込みのCLIツールを使用してサーバーを管理し、LLMプロバイダーとやり取りし、機能をテストできます。AIエージェントはHTTPリクエストを通じてサーバーが提供するさまざまなツールを呼び出すことができます。

適用シナリオ

ドキュメント分析と要約、ウェブページ自動化調査、データ抽出と処理、Excelレポート生成、知識グラフ構築、多モデル比較など、AIエージェントに複雑なタスクを実行させる必要があるシナリオに適しています。特に、高度なAI推論能力とさまざまな専門ツールを組み合わせる必要がある複雑なワークフローに最適です。

主要機能

MCPプロトコル統合Model Context Protocolをネイティブでサポートし、すべての機能が標準化されたMCPツールを通じて公開され、AIエージェントが直接呼び出すことができます。

インテリジェントタスク委任タスクを分析し、適切なモデルまたは専用ツールにルーティングし、コスト、パフォーマンス、品質のバランスを最適化します。

複数プロバイダーサポートOpenAI、Anthropic(Claude)、Google(Gemini)、xAI(Grok)、DeepSeek、OpenRouterを統一インターフェースでサポートします。

高度なキャッシュ多段階キャッシュ戦略（完全一致、意味的類似性、タスク認識）、ディスクへの永続的キャッシュ、キャッシュヒット率の追跡と推定コスト削減。

ドキュメントツールインテリジェントなチャンク分割、ドキュメント操作（要約、エンティティ抽出、質問生成）、バッチ処理。

ブラウザー自動化Playwrightを使用して完全な制御を実現：ナビゲーション、クリック、入力、データ取得、スクリーンショット、PDF生成、ファイルアップロード/ダウンロード、JS実行。

認知記憶システム作業記憶、情景記憶、意味記憶、手続き記憶の階層構造で、記憶の保存/検索とメタデータ、関係、重要度の追跡をサポートします。

Excel自動化自然言語または構造化された命令を通じて直接Excelファイルを操作し、数式を分析し、テンプレートを学習し、VBAコードを生成します。

動的API統合OpenAPI仕様を通じてREST APIを動的に登録し、エンドポイントを呼び出し可能なMCPツールとして使用できるようにします。

利点と制限

利点

大幅なコスト削減：適切なタスクをより安価なモデル（例：$0.01/1Kトークン対$0.15/1Kトークン）にルーティングすることで、APIコストを70 - 90%節約できます。

統一インターフェースによるプロバイダーロックの回避：標準APIが複数のLLMプロバイダーをサポートし、アプリケーションコードを変更することなく簡単に切り替えることができます。

包括的なAIエージェントツールキット：数十種類のツールがドキュメント処理、データ分析、ブラウザー自動化などのさまざまなニーズをカバーします。

インテリジェントキャッシュによる冗長API呼び出しの削減：完全一致、意味的類似性、タスク認識に基づく多段階キャッシュ戦略を実現します。

自律的なドキュメント最適化：組み込みのツールドキュメント自動分析、テスト、最適化システムにより、ドキュメント品質を継続的に向上させます。

制限

初期構成が複雑：複数のAPIキーとツール固有の設定を設定する必要があります。

リソース消費が大きい：全機能を実行するには高いメモリとCPUリソースが必要です。

学習曲線が急：すべてのツールと機能を完全に習得するには時間がかかります。

外部サービスに依存：LLM APIの可用性とレート制限がサービスの安定性に影響を与える可能性があります。

セキュリティリスク：公開されたMCPエンドポイントには、乱用を防止するための追加のセキュリティ対策が必要です。

使い方

インストール準備

システムにPython 3.13+とuvパッケージマネージャーがインストールされていることを確認します。リポジトリをクローンし、仮想環境を作成します。

環境構成

プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成し、APIキーとサーバー設定を構成します。少なくとも1つのLLMプロバイダーのAPIキーが必要です。

サーバー起動

CLIコマンドを使用してサーバーを起動し、特定のツールを含める/除外することができます。

CLIでの対話

umcpコマンドラインツールを使用してサーバーを管理し、機能をテストし、サンプルを実行します。

AIエージェントへの統合

AIエージェントアプリケーションでHTTPリクエストを使用してMCPツールを呼び出し、標準のMCPプロトコル形式を使用します。

使用例

ドキュメント分析と要約大型ドキュメントをチャンクに分割した後、コストの低いモデルを使用して各チャンクの内容を並列に要約し、最後に高度なモデルを使用して最終レポートを合成します。

ウェブページ自動化調査複数のウェブサイトを自動的に閲覧し、構造化データを抽出し、調査レポートを総合的に生成します。

Excel金融モデル生成自然言語命令を通じて複雑なExcel金融モデルを作成し、数式、書式、グラフを含みます。

多モデル比較異なるモデルに同じ質問を回答させ、結果を比較して、最適な回答を選択するか、各モデルの長所を総合します。

よくある質問

MCPサーバーと直接LLM APIを使用することの違いは何ですか？

ファイルシステム操作のセキュリティをどのように確保するか？

どのLLMプロバイダーをサポートしていますか？

API使用コストをどのように監視するか？

カスタムツール開発をサポートしていますか？

長時間実行されるタスクはどのように処理するか？

🚀 強力なモデルコンテキストプロトコル（MCP）実装

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）とのやり取りを強化するための一連のツールを提供する、機能豊富なモデルコンテキストプロトコル（MCP）の実装です。ファイル操作、ネットワークリクエスト、データベースクエリ、システムコマンドなどの機能を組み合わせることで、LLMをより効率的に利用して複雑な問題を解決することができます。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）とのやり取りを強化するためのツール群を提供します。以下の手順で簡単に始めることができます。

✨ 主な機能

多ツールサポート：ブラウザ自動化、Excelファイル処理、SQLクエリ、JSON処理など、様々なツールが組み込まれています。
柔軟な設定：簡単な設定で機能を拡張でき、カスタムツールやコンテキストもサポートしています。
セキュリティ機構：厳格なディレクトリアクセス制御、入力検証、ログ記録機能を備え、使用中の安全性を確保します。
高性能：FastAPIフレームワークをベースに構築されており、高速なネットワーク応答と処理能力を保証します。

📦 インストール

クイックインストール

pip install umcp

カスタマイズインストール

uv add umcp --upgrade

🔧 設定オプション

設定ファイル config.py を編集します。

# 基本設定
LOG_LEVEL = "INFO"  # 選択可能な値: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
LOG_TO_FILE = False  # ログをファイルに出力するかどうか
DEFAULT_DIR = "/path/to/default/dir"

# ツール関連の設定
ALLOWED_DIRS = [
    "/safe/path1",
    "/safe/path2"
]

BROWSERS = ["chromium", "firefox"]

# その他の高度なオプションは、デフォルトの設定ファイルを参照してください。

🛑 セキュリティに関する注意事項

⚠️ 重要提示

入力検証：すべてのユーザー入力を厳密にチェックし、ディレクトリトラバーサル攻撃やコマンドインジェクションを防止します。

最小権限の原則：サーバープロセスを非特権ユーザーとして実行し、敏感なリソースへのアクセスを制限します。

ログ管理：敏感な情報を記録しないようにし、定期的にログファイルをローテーションしてクリーンアップします。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスに準拠しています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

🙏 謝辞

以下のオープンソースプロジェクトと技術コミュニティのサポートに感謝します。

Model Context Protocol (MCP)
FastAPI
Pydantic
その他多数の開発者とコミュニティの貢献にも感謝いたします。

🎉 サーバーの起動

# デフォルトの実行モード
umcp run

# SSEモード（Webインターフェイスまたはリモートクライアントに適しています）
umcp run --transport-mode sse

# 特定のホストとポートで実行
umcp run -t sse --host 0.0.0.0 --port 8080