MCP Chat

MCP Chat は、Google Gemini API を通じて AI モデルと対話的なチャットを実現するコマンドラインインターフェースアプリケーションです。このアプリケーションは、ドキュメント検索、コマンドベースのプロンプト、および MCP (Model Control Protocol) アーキテクチャによる拡張可能なツール統合をサポートしています。

前提条件

• Python 3.9+

• Google Gemini API Key

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セットアップ

ステップ 1: 環境変数の設定

1. プロジェクトルートにある .env ファイルを作成または編集し、以下の変数が正しく設定されていることを確認します:

GEMINI_API_KEY=""  # Enter your Google Gemini API key
GEMINI_MODEL="gemini-3.6-flash"  # The Gemini model to use

API キーは Google AI Studio から生成できます。

ステップ 2: 依存関係のインストール

オプション 1: uv を使用したセットアップ (推奨)

uv は高速な Python パッケージインストーラー兼リゾルバーです。

1. uv がまだインストールされていない場合は、インストールします:

pip install uv

2. 仮想環境を作成して有効化します:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします:

uv pip install -e .

4. プロジェクトを実行します

uv run main.py

オプション 2: uv を使用しないセットアップ

1. 仮想環境を作成して有効化します:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

2. 依存関係をインストールします:

pip install google-genai python-dotenv prompt-toolkit "mcp[cli]==1.8.0"

3. プロジェクトを実行します

python main.py

使用方法

基本的な対話

メッセージを入力して Enter キーを押すだけで、モデルとチャットできます。

ドキュメント検索

クエリにドキュメントの内容を含めるには、@ 記号の後にドキュメント ID を続けて入力します:

> Tell me about @deposition.md

コマンド

MCP サーバーで定義されたコマンドを実行するには、/ プレフィックスを使用します:

> /summarize deposition.md

Tab キーを押すとコマンドが自動補完されます。

開発

新しいドキュメントの追加

mcp_server.py ファイルを編集して、docs ディクショナリに新しいドキュメントを追加します。

MCP 機能の実装

MCP 機能を完全に実装するには:

1. mcp_server.py の TODO を完了します

2. mcp_client.py に不足している機能を実装します

リンティングと型チェック

リントや型チェックは実装されていません。