fastmcp
FastMCPは、Model Context Protocol(MCP)に基づいてサーバーとクライアントを構築するためのPythonフレームワークです。使いやすさとパフォーマンスを重視しており、公式MCP Python SDKに統合されています。開発者が迅速にMCPを利用できるように設計されています。
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イシュー
168
インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
Python 3.7 or higher
pip latest version
インストール方法
インストール方法
前提条件
必要なソフトウェアとバージョンを明記してください。Python: 3.7以上
pip: 最新版
インストール手順
1. リポジトリのクローン
bash
git clone https://github.com/jlowin/fastmcp.git
cd fastmcp
2. 依存関係のインストール
bash
pip install -r requirements.txt
3. サーバーの起動
bash
fastmcp run server.py
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: Pythonのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。 問題: クライアントがサーバーに接続できない 解決策: サーバーのURLとポートを確認してください。設定方法
設定方法
基本設定
サーバー設定
サーバーの設定は、server.py
ファイル内で行います。以下は基本的な設定例です:
python
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("Demo 🚀")
@mcp.tool
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
return a + b
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
環境変数
必要に応じて以下の環境変数を設定:bash
export API_KEY="your-api-key"
export DEBUG="true"
詳細設定
セキュリティ設定
APIキーは環境変数または安全な設定ファイルに保存
ファイルアクセス権限の適切な設定
ログレベルの調整
使用例
使用例
基本的な使用方法
MCPサーバーの基本的な使用方法を以下に示します:サーバーの実行
bash
fastmcp run server.py
プログラムでの使用
python
Python例
import requests
def call_mcp_tool(tool_name, params):
response = requests.post(
'http://localhost:3000/mcp/call',
json={
'tool': tool_name,
'parameters': params
}
)
return response.json()
使用例
result = call_mcp_tool('add', {'a': 5, 'b': 3})
print(result) # 8
使用ケース
MCPサーバーを使用して、異なるAIモデル間でのデータ共有を実現する。
REST APIを介して外部サービスと連携するツールを作成する。
自動化スクリプトを作成して、定期的なデータ処理を行う。
クライアントアプリケーションからMCPツールを呼び出して、リアルタイムでデータを分析する。
作者情報
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