MCP
Model Context Protocol
MCPとは
LLMが使うための共通インターフェース。「LLMのためのUSB-C」と表現されている。
LLMから、MCPサーバーを経由して、色んなサービスにアクセスさせられる
tracery-mcp でTRACERYに書いた設計や仕様を読ませる
MCPサーバー検索
参考リンク
Qdrant のモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー MCP は、モデルが必要なデータにアクセスして活用できる、より統合された効率的な AI エコシステムを構築します。
Qdrant の MCP:
多様なデータソースとAIモデルの統合を標準化する
パフォーマンスと効率を向上
より自律的なAIアプリの開発をサポート
MCP inspector
デバッグ効率を高めるには以下のツールの利用をお勧めします。
MCPサーバーはstdioで接続されるため、デバッグ時にコンソールでのログ出力や対話デバッグが困難です。
Pythonで開発中のmcpサーバーをデバッグするときは、uvxコマンドを以下の様に使うと楽
code:shell
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx --env-file .env --with-editable . <command>
サンプルコード
Qdrantの実装も小さくて最初読むのには良いかも
AWSのコードはたくさんあって参考にしやすい
pydanticのfieldを使ってツールの用途をしっかり説明している
duckdbはpromptをがっつりかいている
リモートMCP
サービスとして提供されているMCPサーバー
MCPサーバーをローカルに立てずに使えるので楽
接続先固有の接続情報は、OAuth2.1 で認可して利用する
認可の仕組みは仕様で詳しく解説されている
実装例