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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フォーク

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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
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
Jeremiah Lowin

CEO at @PrefectHQ. Mostly harmless.

@PrefectHQ Washington, DC

949

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