マイクロサービスコントロールパネル (MCP)

Integrations

Enables configuration management through environment variables, allowing customization of the MCP server's behavior
Provides the API backend for the MCP server, allowing HTTP-based interactions with the system's microservices
Supports Jupyter notebook execution within the MCP environment, allowing notebook-based workflows for AI applications

モデルコンテキストプロトコル（MCP）

概要

MCPは、LLMプロンプト、Jupyterノートブック、PythonスクリプトなどのAIモデルコンテキストを管理、実行、監視するためのモジュール式フレームワークです。FastAPIバックエンドとStreamlitダッシュボードフロントエンドを提供します。

特徴

さまざまな種類の MCP（LLM プロンプト、ノートブック、スクリプト）を登録および管理します。
MCP を実行し、結果を Web UI で表示する
サーバーの健全性と統計を監視する
新しいMCPタイプに拡張可能

設定

前提条件

Python 3.9以上
（推奨）仮想環境を作成してアクティブ化する

依存関係をインストールする

pip install -r requirements.txt

環境変数

API 認証用にMCP_API_KEYを設定する (オプション、デフォルトが提供される)
LLMの場合、Claudeを使用する場合はANTHROPIC_API_KEYを設定します。

バックエンドを起動する

uvicorn mcp.api.main:app --reload

フロントエンドを起動する

streamlit run mcp/ui/app.py

使用法

http://localhost:8501でダッシュボードにアクセスします。
UI から MCP を作成、管理、テストする
サイドバーからヘルスと統計を監視する

新しいMCPの追加

mcp/core/に新しい MCP クラスを実装します。
バックエンドに登録する
mcp/ui/app.pyに UI サポートを追加する

テストの実行

pytest

プロジェクト構造

mcp/api/ - FastAPI バックエンド
mcp/ui/ - Streamlit フロントエンド
mcp/core/ - コアMCP型とロジック
tests/ - テストスイート

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

APIドキュメント

サーバーが起動したら、次のものにアクセスできるようになります。

APIドキュメント: http://localhost:8000/docs
Prometheus メトリクス: http://localhost:8000/metrics
ヘルスチェック: http://localhost:8000/health
統計: http://localhost:8000/stats

安全

すべてのエンドポイントにAPIキー認証が必要です
レート制限はデフォルトで有効になっています
CORSは特定のオリジンのみを許可するように設定されている
すべての機密構成は環境変数を通じて管理されます

監視

サーバーには以下が含まれます。

リクエスト数、レイテンシ、サーバー実行に関する Prometheus メトリック
構造化されたJSONログ
ヘルスチェックエンドポイント
サーバー統計エンドポイント

貢献

リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する
変更をコミットする
ブランチにプッシュする
プルリクエストを作成する

ノートブックとLLM統合のための追加の依存関係

このプロジェクトでは、次の追加の Python パッケージが必要になります。

パンダ
ナンピー
マットプロットライブラリ
製紙工場
nbフォーマット
ジュピター
人類学的

次のコマンドですべての依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

ノートブック MCP を使用して LLM を呼び出す (Claude)

サンプルノートブック ( mcp/notebooks/example.ipynb ) は次のことを示します。

データ分析とプロット
Claude LLMをanthropic Pythonパッケージ経由で呼び出す

LLM セルを使用するには、環境または.envファイルでANTHROPIC_API_KEYが設定されていることを確認してください。

LLM のノートブックセルは次のようになります。

import os
import anthropic

api_key = os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY')
if not api_key:
    raise ValueError('ANTHROPIC_API_KEY not set in environment!')

client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
response = client.messages.create(
    model='claude-3-sonnet-20240229',
    max_tokens=256,
    temperature=0.7,
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': 'Tell me a joke about data science.'}
    ]
)
print('Claude says:', response.content[0].text)

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

LLM インタラクション、Jupyter ノートブック実行、ビジュアルワークフロー機能を備え、マイクロサービスを通じて AI アプリケーションを構築およびオーケストレーションするためのモジュールシステムです。

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