MCP サーバー + NANDA レジストリ + NANDA ホスト クライアントを使用したオフィス用品在庫 NANDA サービス

モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーコードを使用して、事務用品の在庫情報を提供するNANDAサービスを作成します。このサービスにより、AIアシスタントはMCP標準に基づいて事務用品に関する情報を照会・取得できるようになります。クラウドホストサーバーとWebベースのNANDAホストクライアントを使用します。ローカルサーバーのインストールは不要です。

同じフレームワークを使用して、あらゆる標準在庫用の消費者向け Web アプリを展開できます。

概要

このプロジェクトは、MCPサーバーコードを使用して、CSVファイルからオフィス在庫データを提供するNANDAサービスを実装します。AIアシスタントが以下の機能を実行できるようにするツールを提供します。

• 在庫にあるすべてのアイテムのリストを取得します

• 名前で特定のアイテムの詳細情報を取得します

前提条件

• Python 3.9以上

• requirements.txtにリストされている依存関係

このリポジトリ内のファイル

• officesupply.py : メインサーバーの実装

• inventory.csv : オフィス用品の在庫データを含むCSVファイル

• build.sh : 環境設定用のスクリプト

• run.sh : サーバーを実行するためのスクリプト

• requirements.txt : Python の依存関係のリスト

クイックスタート

ローカルセットアップ

1. このリポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/aidecentralized/nanda-servers.git cd office-supplies-shop-server

2. 以下のいずれかの環境設定オプションを選択します。

オプションA: Python venvを使用する

1. Python 仮想環境を作成します。

   python -m venv venv

2. 仮想環境をアクティブ化します。

   • Linux/macOSの場合:

     source venv/bin/activate

   • Windowsの場合:

     venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします:

   pip install -r requirements.txt

オプションB: Condaを使用する

1. 新しい conda 環境を作成します。

   conda create --name inventory_env python=3.11

2. conda 環境をアクティブ化します。

   conda activate inventory_env

3. 依存関係をインストールします:

   pip install -r requirements.txt

ローカルでサーバーを実行してテストする

上記のいずれかのオプションを使用して環境を設定した後:

1. サーバーを実行します。

   python officesupply.py

2. サーバーは次の場所で利用できます: http://localhost:8080

MCP Inspectorによるテスト

1. MCP Inspector をインストールします。

   npx @modelcontextprotocol/inspector

2. インスペクタから提供されたURLをブラウザで開きます

3. SSEトランスポートタイプを使用して接続する

4. 末尾に/sseを付けてサーバーの URL を入力します (例: http://localhost:8080/sse )

5. 利用可能なツールをテストします。

   • get_items : インベントリ内のすべてのアイテム名を一覧表示します

   • get_item_info : 特定のアイテムの詳細を取得します

CSVデータ形式

サーバーは、少なくとも次の列を含むinventory.csvファイルを想定しています。

• item_name : 在庫アイテムの名前

get_item_infoによって返されるアイテムの詳細には追加の列が含まれます。

この範囲内で、要件に合わせて CSV ファイルを編集することができ、MCP サーバーも CSV ファイルに対して機能するはずです。

展開

クラウド導入の準備

1. リポジトリに次の内容が含まれていることを確認してください。

   • すべてのコードファイル

   • requirements.txt

   • build.shおよびrun.shスクリプト

2. シェル スクリプトに実行権限を設定します。

   chmod +x build.sh run.sh

   Windowsの場合は、

   wsl chmod +x build.sh run.sh

AWSアカウントを作成する

AWS AppRunnerへのデプロイ

1. AWSアカウントを作成する

2. 請求用のクレジットカードを追加する

3. AWS AppRunner ( https://console.aws.amazon.com/apprunner ) にアクセスします。

4. ログインしてください（まだログインしていない場合）

5. App Runnerダッシュボードにアクセスすると、ページの右上近くに青い「サービスを作成」ボタンが表示されます。それをクリックしてください。

6. ソースコードリポジトリから新しいサービスを作成する

7. サービスを設定します。

   • Python 3.11 ランタイム

   • ビルドコマンド: ./build.sh

   • 実行コマンド: ./run.sh

   • ポート: 8080

8. デプロイして完了を待つ

9. MCP Inspector でパブリックエンドポイントをテストする

NANDAレジストリへの登録

1. NANDAレジストリへ

2. ログインまたはアカウントを作成

3. 「新しいサーバーを登録」をクリックします

4. 詳細を入力してください:

   • サーバー名

   • 説明

   • パブリックエンドポイント URL ( /sseなし)

   • タグとカテゴリ

5. サーバーを登録する

ブラウザベースのクライアントであるNANDA Hostでの使用

1. nanda.mit.eduをご覧ください

2. NANDAホストへ

3. Anthropic APIキーを追加する

4. レジストリでMCPサーバーを探す

5. ホストに追加する

6. サーバーの機能を使用する質問をしてテストします

トラブルシューティング

• CSVファイルが適切にフォーマットされていることを確認してください

• 展開前にローカルでサーバーをテストする

• 登録する前に、MCP Inspector でパブリックエンドポイントが機能することを確認してください。

• デプロイメントが失敗した場合はAWSのログを確認する

追加リソース

MCP サーバーの設定と使用の手順については、次のビデオ チュートリアルをご覧ください。

謝辞

NANDA Serversリポジトリに基づいています。ProjectNandaについてはhttps://nanda.mit.eduをご覧ください。