Minimal MCP Server on Render (Free Plan)

ChatGPT から呼び出せる最小の MCP (Model Context Protocol) 風エンドポイント を Render の無料プランで公開するテンプレートです。

エンドポイント: POST /mcp (JSON)
ヘルスチェック: GET /health

1) 使い方（GitHub → Render）

1. このリポジトリを作成（またはZIPを展開してアップロード）

2. render.yaml と Procfile があることを確認

3. Render にログイン → 「New」→「Web Service」

   • GitHub と連携して本リポジトリを選択

   • プランは Free でOK

   • Build: pip install -r requirements.txt

   • Start: gunicorn server:app --bind 0.0.0.0:$PORT

4. デプロイが終わると 固定URL が発行されます
   例: https://mcp-hello.onrender.com

動作確認

• GET https://<your-app>.onrender.com/health → {"status":"ok"}

• POST https://<your-app>.onrender.com/mcp

  {"input":"Hello"}

  応答例:

  {"output":"Hello, Hello from Render MCP!","echo":{"input":"Hello"}}

2) ChatGPT での登録（開発者モード）

1. ChatGPT 右上の設定 → 開発者モード を有効化

2. 「＋新規ツール」→ 任意の名前（例: Render MCP）

3. MCPサーバーURL に以下を入力

   https://<your-app>.onrender.com/mcp

4. 認証は「なし」でOK → 作成

5. チャット欄の「＋」からツールを選び、Hello など入力して応答を確認

3) カスタマイズ（Sora2 等の外部API連携）

server.py の /mcp ハンドラ内に外部API呼び出しを追加します。
APIキーは Render の Environment に設定し、os.environ["API_KEY"] で参照してください。
（.env はローカル開発時のみ。render.yaml には秘密情報を書かないこと）

4) 構成ファイルについて

• server.py : Flask 本体（/mcp, /health）

• requirements.txt : 依存ライブラリ（Flask, Gunicorn）

• Procfile : Render の起動コマンド

• render.yaml : Render のサービス定義（Free プラン/リージョン等）

• .env.example : 環境変数のサンプル（APIキーなどをここに書いて .env にコピー）

• .gitignore : 秘密情報や不要ファイルを除外

5) ライセンス

MIT License（任意に変更可）