Demo MCP Server Client Implementation

🚀 MCP サーバー + クライアント実装サンプル

私は 記事を書き、ビデオを制作しました。それらでは、MCP（モデルコンテキストプロトコル）についての私の見解と、なぜそれが有用であると思うのかを紹介しています。

このデモプロジェクトには、バックエンドサービス/API が含まれています。このサービスは MCP サーバーによって利用され、MCP クライアント（例えば、このプロジェクト内のシンプルな AI チャットボット）に標準的な方法で提供されます。MCP クライアントは OpenAI API を使用することができます。

⚠️ 重要な注意事項

このプロジェクトの 3 つの部分（サービス、サーバー、クライアント）はすべて、Node.js を使用してコンパイルステップなしで直接 TypeScript を実行することに依存しています。そうです、最新の Node.js では可能です！ Node.js 23.x 以上がインストールされていることを確認してください！

📦 インストール

設定

client フォルダー（package.json ファイルと同じ階層）に .env ファイルを作成し、以下の内容を追加します。

OPENAI_API_KEY=<your-open-ai-key>

各フォルダー (service, server, client) で npm install を実行して、必要な依存関係をインストールします。

💻 使用例

基本的な使用法

サービス、MCP サーバー、および MCP クライアントを実行するには、それぞれの部分について、対応するフォルダー (service, server, client) に移動し、npm run dev を実行します（Node.js 23+ を使用）。各プロセスを実行したままにしてください。

「クライアント」は OpenAI を使用したシンプルな AI チャットボットです。このチャットボットは MCP サーバーを「インストール」することができるため、「サービス」フォルダーにあるバックエンドサービスを介してカスタム情報を保存および取得することができます。

エラーが発生する可能性がありますが、これは基本的なデモ実装に過ぎません！