MCP Pythonチュートリアル

鍛冶屋のバッジモックデータを備えたシンプルなローカル DB を使用した Python の MCP チュートリアルアプリ

インストールと実行

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Python MCP チュートリアルサーバーを自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @jhj0517/mcp-python-tutorial --client claude

手動インストール

このリポジトリをクローンする
依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt

MCP サーバーを開発モードで実行します。

mcp dev localdb_app.py

MCPサーバーのデフォルトポートは5173です。http http://localhost:5173にアクセスしてください。

Related MCP server: MCP Builder

MCPの機能

このチュートリアルアプリは、MCPのコアコンセプトを実証します。tutorial_app /mcp_server.pyでロールごとのアノテーションを確認できます。

`@mcp.resource`

基本的に、このアノテーションは、RESTAPI のGETと同様に、エージェントがリソースを「取得」することに関するものです。

users://all - すべてのユーザーを取得
users://{user_id}/profile - ユーザーのプロフィールを取得する
posts://all - すべての投稿を取得する
posts://{post_id} - IDで投稿を取得する

`@mcp.tool`

これは、RESTAPI のPOSTと同様に、エージェントが新しいリソースを「生成」することです。

create_user - 新しいユーザーを作成する
create_post - 新しい投稿を作成する
search_posts - タイトルまたは内容で投稿を検索

`@mcp.prompt`

これは、LLM と便利にやりとりするための再利用可能なテンプレートです。

user_profile_analysis - ユーザーのプロフィールの分析を生成する
post_feedback - 投稿のフィードバックのための対話型プロンプト

NOTE

詳細な注釈については、次をお読みください:https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov-file#core-concepts

クライアントに接続中

MCPサーバーをセットアップしたら、MCPサーバーを使用してエージェントを構築するLLMクライアントが必要です。以下のガイドは、 Claude Desktopをクライアントとして接続する方法を説明します。

Claude Desktopは、MCPサーバーの依存関係をインストールするためにuv使用します。まず、 uvをインストールします。

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

uvを使用して MCP サーバーの依存関係をインストールします。

# Create virtual environment and activate it
uv venv
.venv\Scripts\activate

uv pip install -r requirements.txt

Claude Desktop のダウンロードはこちら:

https://claude.ai/download

claude_desktop_config.jsonファイルを見つけるか作成します。場所は OS によって異なります。

ウィンドウズ:

C:\Users\%USER%\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json

MacOS/Linux:

~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

claude_desktop_config.jsonにmcpServers属性を追加します。

{
    "mcpServers": {
        "local_db": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather",
                "run",
                "localdb_app.py"
            ]
        }
    }
}

注: 複数のMCPサーバーを導入し、それぞれに専用の関心と専門知識を持たせることもできます。関心を分離することは、すべてを単一のMCPサーバーに実装するよりも効果的です。