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Fused MCP Agents

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by fusedio
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MIT License
23
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MCPサーバーは、ClaudeのようなLLMがHTTPリクエストを送信し、APIや実行可能コードに接続できるようにします。このリポジトリは、私たち自身と、データを扱うすべてのユーザーが、Pythonコードを簡単にデスクトップのClaudeアプリに直接渡すことができるように構築しました。

このリポジトリは、Claude のデスクトップ アプリを使用してMCP サーバーをセットアップするための、シンプルなステップバイステップのノートブック ワークフローを提供します。すべて、Fused User Defined Functions (UDF) 上に構築された Python で作成されています。

セットアップ後のデモ

要件

Linux をお使いの場合はデスクトップ アプリは利用できないため、ローカルでも実行できるシンプルなクライアントを作成しました。

これらを実行するのに Fused アカウントは必要ありません。これらはすべてローカルマシン上で実行されます。

インストール

  • このリポジトリを任意のローカル ディレクトリに複製し、リポジトリに移動します。
    git clone https://github.com/fusedio/fused-mcp.git cd fused-mcp/
  • uvがインストールされていない場合はインストールします。macOS / Linux:
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    ウィンドウズ:
    powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  • 情報を要求してクライアントをテストします。
    uv run main.py -h
  • まずは、お気に入りのローカルIDEで、入門ノートブックfused_mcp_agents.ipynbに従ってセットアップし、その後、より高度なノートブックに進んで、独自のエージェントと関数を作成してください。

ノート

リポジトリ構造

このリポジトリは、どこからでも実行できる Python 関数であるMCP サーバーとFused UDF上に構築されています。

サポートとコミュニティ

ブロック解除についてサポートが必要な場合は、お気軽にDiscord サーバーにご参加ください。

セットアップをデバッグするための一般的な手順をいくつか示します。

  • uv run main.py -h実行すると、次のような結果が返されます。

UVヘルパー出力関数

  • Claude_Desktop_Config.jsonに、いくつかの関数へのグローバルパスを渡す必要があるかもしれません。例えば、デフォルトではuvのみを渡します。
{ "mcpServers": { "qgis": { "command": "uv", "args": ["..."] } } }

ただし、 uvへのフルパスを渡す必要がある場合があります。これは、ノートブックのcommon.generate_local_mcp_configに渡すだけで済みます。

# in fused_mcp_agents.ipynb import shutil common.generate_local_mcp_config( config_path=PATH_TO_CLAUDE_CONFIG, agents_list = ["get_current_time"], repo_path= WORKING_DIR, uv_path=shutil.which('uv'), )

次のような構成が作成されます。

{ "mcpServers": { "qgis": { "command": "/Users/<YOUR_USERNAME>/.local/bin/uv", "args": ["..."] } } }

貢献する

自由に PR を開いて独自の UDF をudfs/に追加し、他の人もローカルで試せるようにしてください。

ローカルの Claude クライアントを使用する (Claude デスクトップ アプリなし)

Claude デスクトップ アプリをインストールできない場合 (Linux など) は、このリポジトリで構成された MCP サーバーで Claude を使用するための小さなサンプル ローカル クライアント インターフェイスが提供されています。

注意: デスクトップアプリは使用しないので、ここではClaudeのAPIキーが必要になります。

  • Anthropicコンソールアカウントを作成する
  • Anthropic APIキーを作成する
  • .envを作成します:
    touch .env
  • .env内にANTHROPIC_API_KEYとしてキーを追加します。
    # .env ANTHROPIC_API_KEY = "your-key-here"
  • MCP サーバーを起動します。
    uv run main.py --agent get_current_time
  • 別のターミナル セッションで、サーバーのアドレスを指定してローカル クライアントを起動します。
    uv run client.py http://localhost:8080/sse

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Python ベースの MCP サーバー。Claude や他の LLM がデスクトップの Claude アプリから直接任意の Python コードを実行できるようになり、データ サイエンティストが LLM を API や実行可能コードに接続できるようになります。

  1. インストール
    1. リポジトリ構造
      1. サポートとコミュニティ
        1. 貢献する
          1. ローカルの Claude クライアントを使用する (Claude デスクトップ アプリなし)

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              Allows LLMs to execute Python code in a specified Conda environment, enabling access to necessary libraries and dependencies for efficient code execution.
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              MIT License
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              An MCP server that allows Claude to interact with local LLMs running in LM Studio, providing access to list models, generate text, and use chat completions through local models.
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