FastAPI SSE MCP ランダム

ストリーミング通信にServer-Sent Events (SSE)を用いたModel Context Protocol (MCP)を実装したFastAPIサーバー。このプロジェクトでは、乱数生成、Azure OpenAI DALL-Eを用いた画像生成、AIポッドキャスト生成など、様々なユーティリティツールを提供しています。

特徴

リアルタイムストリーミング通信のためのサーバー送信イベント（SSE）
構造化されたツールの使用のための**モデルコンテキストプロトコル（MCP）**の実装
複数のユーティリティツール:
- Echoツールとリソース
- 乱数ジェネレータ
- Azure OpenAI DALL-E 3 による画像生成
- AIポッドキャスト生成
- 反省的な反応のための「考えるツール」

前提条件

Python 3.10以上
Azure OpenAI API アクセス (画像生成用)

インストール

リポジトリをクローンします。

git clone <repository-url>
cd fastapi_sse_mcp_random

依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

またはuvを使用します:

uv pip install -e .

使用法

サーバーの起動

次のコマンドでサーバーを実行します。

python main.py

サーバーはhttp://0.0.0.0:8000で起動します。

利用可能なエンドポイント

GET / : ヘルスチェックエンドポイント
GET /sse/ : SSE接続エンドポイント
POST /messages/ : クライアントメッセージのエンドポイント

利用可能なツール

エコーツール

{
  "name": "echo_tool",
  "parameters": {
    "message": "Hello, world!"
  }
}

乱数ジェネレータ

{
  "name": "random_number",
  "parameters": {
    "min_value": 1,
    "max_value": 100
  }
}

画像生成

{
  "name": "generate_image",
  "parameters": {
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and a lake"
  }
}

ポッドキャスト世代

{
  "name": "generate_podcast",
  "parameters": {
    "prompt": "The future of artificial intelligence",
    "duration": 5,
    "name1": "Mark",
    "voice1": "Thomas",
    "name2": "Sophia",
    "voice2": "Emily"
  }
}

シンクツール

{
  "name": "think_tool",
  "parameters": {
    "input": "What are the implications of quantum computing?"
  }
}

プロジェクト構造

main.py : メインの FastAPI アプリケーションと MCP ツールの実装
sse.py : サーバー送信イベント (SSE) の実装
pyproject.toml : プロジェクトのメタデータと依存関係
requirements.txt : 基本的な依存関係リスト

依存関係

FastAPI: APIを構築するためのWebフレームワーク
MCP: モデルコンテキストプロトコルの実装
OpenAI: Azure OpenAI サービスのクライアント
Uvicorn: FastAPI アプリケーションを実行するための ASGI サーバー
リクエスト: API呼び出し用のHTTPライブラリ

ライセンス

[ここでライセンスを指定してください]

貢献

[プロジェクトへの貢献方法]

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

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構造化されたツールの使用のためにモデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装する FastAPI サーバー。乱数生成、Azure OpenAI DALL-E による画像生成、AI ポッドキャスト生成などのユーティリティツールを提供します。

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