ERP MCP Server

Python ベースのバックエンドサーバーで、Model Context Protocol (MCP) を使用したカスタムビジネスツールのデプロイを実証します。このプロジェクトは、Anthropic の FastMCP フレームワークを活用して、標準的なエンタープライズデータソース（Orders、Inventory、Vendors）を LLM が利用可能な構造化ツールとして簡単に公開します。

デモンストレーション用に、ローカルのモックデータベースを読み取り、MCP 準拠のトランスポート層上でシームレスにホストするように設計されています。

🚀 主な機能

• FastMCP 統合: 高レベルな FastMCP ラッパーを使用して、スキーマを自動生成し、関数を LLM が呼び出し可能なツールとして公開します。

• 細分化された ERP モジュール: Orders、Inventory 数量、Vendor メタデータの個別かつ分離されたデータセットを取得するための独立したエンドポイントを提供します。

• JSON ベースの永続化: 軽量で予測可能な JSON フラットファイルを使用して、本番データベースとのやり取りをシミュレートします。

• 堅牢なエラー処理: ルックアップが失敗したときに、整形式の JSON エラースキーマを返して LLM に適切に通知します。

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🛠️ 公開ツール

サーバーは、接続された任意のクライアントに 4 つの主要な開発者ツールを動的にブロードキャストします。

1. get_sales_order(order_id: int): ステータス、価格、取引明細を含む正確な受注データを取得します。

2. get_stock(product_id: int): 在庫テーブルをチェックして、リアルタイムの在庫レベルと再発注パラメータを確認します。

3. get_vendor(vendor_id: int): 単一のパートナーについて、明示的なビジネス資格情報、リスクプロファイル、支払いサイクルを検索します。

4. get_vendors_information(): すべてのアクティブなベンダーの包括的なレジストリを取得し、広範な分析概要を提供します。

インストール

uv を使用して必要な依存関係を個別に追加します（最新バージョンが自動的に取得されます）。

uv add gradio
uv add "mcp[cli]"
uv add openai

サーバーの実行

uv run mcp run server.py --transport streamable-http