MCPサーバー練習用コード

本コードは下記のQiita記事の実装コードです。
先に記事をご覧ください。

環境構築

1. リポジトリクローン

   git clone https://github.com/switch-kosuke/practice-mcp-server.git

2. .envファイルを作成して、使用したいLLMモデルのAPIを記載:
   筆者は、Azure OpenAI Servicesのモデルを使用しております.

   cp .env.sample .env

3. Python開発環境は、uvを用います. インストールされていない方は以下を実行.

   参考:
   uvを使ってPython環境を効率的に管理！

   Linux/Mac

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

   Windows

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

4. uvを使って依存関係をインストール

   # 仮想環境を作成
   uv venv
   
   # 仮想環境を有効化（Linux/Mac）
   source .venv/bin/activate
   
   # 仮想環境を有効化（Windows）
   .venv\Scripts\activate
   
   # 依存関係をインストール
   uv pip install -e .