MCPサーバーの作成

MCPサーバーは単なるPythonスクリプトです。作成するには、任意のテキストエディタで.pyファイルを作成します。おすすめはVisual Studio Codeで、無料で初心者にも使いやすく、Pythonのサポートも充実しています。まだインストールしていない場合は、公式ウェブサイトからお使いのシステムに合ったバージョンをダウンロードし、セットアップ手順に従ってください。

Visual Studio Codeを開いたら、新しいファイルを作成し、server.pyのような名前を付けます。このファイルにサーバーロジックを記述します。

実際にサーバーを作成するには、FastMCPクラスのインスタンス化が必要です。最初は、次のようにモジュールのフルパスを使ってアクセスできます。

しかし、毎回フルパスを入力するのは不便です。より簡潔で読みやすい方法として、インポート文自体を変更する方法があります。モジュール全体をインポートする代わりに、次のように記述できます。

現在、基本的なサーバーインスタンスが変数 my_mcp に保存されています。このサーバーは、名前、指示、ツールのリストなど、さまざまなオプション引数を渡すことでカスタマイズできます。現時点では、複数のサーバーを構築する場合に区別できるよう、名前を割り当てるだけで十分です。

スクリプトを実行すると、print 文があってもすぐに終了します。これは、サーバーがアクティブな状態を維持するよう指示されていないためです。これを解決するには、スクリプトの最後でサーバー変数の run() メソッドを呼び出してください。これにより、サーバーがオンライン状態となり、タスクの準備が整います。

この時点で、サーバーは起動していますが、まだ何も処理を行いません。実用的にするためには、少なくとも1つのツールまたはAIが呼び出せる関数を定義する必要があります。

例えば、ClaudeのようなAIモデルはリアルタイムデータに自力でアクセスできません。もし**今何時ですか？**と尋ねても、Claudeは分からないと答えます。しかし、MCPサーバーを使えばこの制限を解消できます。

自分でコードを書く必要はありません。Claudeに現在時刻を返す関数を生成するよう依頼してください。サーバー作成後にその関数をスクリプトに貼り付けるだけで、サーバーがタスク処理に対応できるようになります。

Claudeが関数を生成します。プロンプトを調整することで、より希望に近い結果を得ることも可能です。あるいは、単にこの例をコピーして使用することもできます。

この関数をサーバーで利用可能にするには、デコレーターを追加する必要があります。これは、関数の上に記述され、@で始まる特別なコード行です。仕組みを理解する必要はありませんが、サーバーに「この関数はツールである」と伝える役割があります。