MyAIServ MCP サーバー

MCP サーバー - モデルコンテキストプロトコル API

MCP サーバーは、LLM モデルとアプリケーション間の相互作用のための標準化されたインターフェイスを提供するモデルコンテキストプロトコル (MCP) の FastAPI ベースの実装です。

特徴

🚀 FastAPIと非同期操作に基づく高性能API
🔄 リソース、機器、プロンプト、サンプリングによる完全な MCP サポート
📊 PrometheusとGrafanaによるモニタリングとメトリクス
🧩 シンプルなインターフェースで新しいツールを追加できる拡張性
📝 データを柔軟に操作できるGraphQL API
💬 リアルタイムインタラクションのためのWebSocketサポート
🔍 Elasticsearchとの統合によるセマンティック検索
🗃️ Redis によるキャッシュでパフォーマンスを向上
📦 信頼性の高いパッケージ管理のために、Poetry で依存関係を管理します

はじめる

インストール

リポジトリのクローン:
git clone https://github.com/yourusername/myaiserv.git cd myaiserv
Poetry をインストールします (まだインストールされていない場合):
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
Poetry 経由で依存関係をインストールします。
poetry install

サーバーの起動

poetry run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

または just ユーティリティ経由で:

just run

起動後、APIは次の場所で利用できます: http://localhost:8000

APIドキュメント

Swagger UI: http://localhost:8000/docs
再ドキュメント: http://localhost:8000/redoc
GraphQL プレイグラウンド: http://localhost:8000/graphql

プロジェクト構造

myaiserv/
├── app/
│   ├── core/             # Базовые компоненты MCP
│   │   ├── base_mcp.py   # Абстрактные классы MCP
│   │   └── base_sampling.py  # Базовые классы для сэмплирования
│   ├── models/           # Pydantic модели
│   │   ├── mcp.py        # Модели данных MCP
│   │   └── graphql.py    # GraphQL схема
│   ├── services/         # Бизнес-логика
│   │   └── mcp_service.py # Сервис MCP
│   ├── storage/          # Хранилище данных
│   ├── tools/            # Инструменты MCP
│   │   ├── example_tool.py   # Примеры инструментов
│   │   └── text_processor.py # Инструмент обработки текста
│   ├── utils/            # Утилиты
│   └── main.py           # Точка входа FastAPI
├── app/tests/            # Тесты
├── docs/                 # Документация
│   └── MCP_API.md        # Описание API
├── pyproject.toml        # Конфигурация Poetry и инструментов
└── .justfile             # Задачи для утилиты just

利用可能なツール

ファイルシステムツール

ファイルの��み取り、書き込み、削除、一覧表示をサポートするファイルシステムツール。

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/file_operations" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"operation": "list", "path": "."}'

天気ツール

座標によって天気データを取得するためのツール。

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/weather" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"latitude": 37.7749, "longitude": -122.4194}'

テキスト分析ツール

感情の検出や要約を含むテキスト分析ツール。

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/text_analysis" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"text": "Example text for analysis", "analysis_type": "sentiment"}'

テキストプロセッサツール

書式設定、統計計算、エンティティ抽出などのテキスト処理ツール。

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/text_processor" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"operation": "statistics", "text": "Example text", "stat_options": ["chars", "words"]}'

画像処理ツール

サイズ変更、切り取り、フィルターの適用をサポートする画像処理ツール。

curl -X POST "http://localhost:8000/tools/image_processing" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"operation": "resize", "image_data": "base64...", "params": {"width": 800, "height": 600}}'

WebSocket API

WebSocket API に接続するには:

const socket = new WebSocket("ws://localhost:8000/ws");

socket.onopen = () => {
  socket.send(JSON.stringify({
    type: "initialize",
    id: "my-request-id"
  }));
};

socket.onmessage = (event) => {
  const data = JSON.parse(event.data);
  console.log("Received:", data);
};

GraphQL API

GraphQL 経由のクエリの例:

# Получение списка всех инструментов
query {
  getTools {
    name
    description
  }
}

# Выполнение инструмента
mutation {
  executeTool(input: {
    name: "text_processor",
    parameters: {
      operation: "statistics",
      text: "Example text for analysis"
    }
  }) {
    content {
      type
      text
    }
    is_error
  }
}

テストの実行

テストを実行するには、Poetry を使用します。

poetry run pytest

または just ユーティリティ経由で:

just test

ドッカー

Docker Compose によるビルドと実行

docker compose up -d

個々のサービスを起動するには:

docker compose up -d web redis elasticsearch

LLMとの統合

MCP サーバーは、さまざまなベンダーの LLM モデルとの統合のための標準化されたインターフェースを提供します。

import httpx

async def query_mcp_with_llm(prompt: str):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # Запрос к MCP для получения контекста и инструментов
        tools_response = await client.get("http://localhost:8000/tools")
        tools = tools_response.json()["tools"]

        # Отправка запроса к LLM с включением MCP контекста
        llm_response = await client.post(
            "https://api.example-llm.com/v1/chat",
            json={
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": "You have access to the following tools:"},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                "tools": tools,
                "tool_choice": "auto"
            }
        )

        return llm_response.json()

指標と監視

MCP サーバーは/metricsエンドポイントを介して Prometheus 形式のメトリックを提供します。指標には次のものが含まれます:

各ツールへのリクエスト数
クエリ実行時間
エラーと例外

発達

コードをフォーマットしてリンターでチェックするには:

just fmt
just lint

ライセンス

MITライセンス

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

大規模言語モデルとのシームレスな統合を実現するモデルコンテキストプロトコル (MCP) をサポートする高性能 FastAPI サーバー。REST、GraphQL、WebSocket API に加え、リアルタイム監視およびベクトル検索機能を備えています。

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