はじめに

Pythonを用いてMCP（Model Context Protocol）サーバーを構築する方法についてまとめます。

生成AIやチャットシステムの業務活用が進む中、MCPサーバーを自社で設計・運用し、独自ツールや機能と連携させることは、開発・運用現場での重要なテーマとなっています。
本記事では、仮想環境（venv）の活用からMCP Inspectorによる検証まで、導入時に押さえるべきポイントを網羅的に整理します。

使用環境

構築・動作確認に利用した主な環境は以下の通りです。

OS
Windows
Python
3.13.2（venvによる仮想環境）
MCP SDK
MCP version 1.12.0
MCP Inspector
@modelcontextprotocol/inspector（npx経由で利用）
ターミナル
git-bash

MCPサーバーの構築と基本動作確認

仮想環境の作成、必要パッケージのインストール、MCPサーバー用コードの実装、サーバーの起動、およびInspectorを使った初期動作確認までの流れを解説します。

仮想環境作成と必要パッケージのインストール

仮想環境を作成

Pythonの仮想環境を利用することで、プロジェクトごとの依存関係を分離しやすくなり、運用保守が容易になります。
なお、仮想環境の名称は任意ですが、ここでは例としてmcp_envとします。

python -m venv mcp_env

仮想環境の有効化

source mcp_env/Scripts/activate

MCPサーバーのインストール

仮想環境を有効化した状態で、MCPサーバー構築に必要なパッケージをインストールします。
基本的には mcp[cli] のみで足ります。

pip install "mcp[cli]"

サーバー実装例

ここでは、PythonのFastMCPクラスを使い、加算と減算の簡単なツールを備えたMCPサーバーの最小構成例を示します。

server.py

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# MCPサーバーのインスタンス作成
mcp = FastMCP("Example MCP Server")

# 加算ツールの登録
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """2つの整数を加算して返す"""
    return a + b

# 減算ツールの登録
@mcp.tool()
def subtract(a: int, b: int) -> int:
    """2つの整数を減算して返す"""
    return a - b

# サーバーの起動
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

ポイント

@mcp.tool() デコレータを付けることで関数がMCPのツールとして登録されます
今回は標準入出力（stdio）を使った通信を指定しています

サーバーの起動と基本テスト

MCPサーバー用のPythonスクリプト（例：server.py）が用意できたら、以下のコマンドでサーバーを起動します。

python server.py

エラーが表示されずに起動すれば、サーバーの初期立ち上げは完了です。
サーバーを終了しても構いません。

server.py は、仮想環境（例：mcp_env）と同じ階層のプロジェクト直下に配置してください

MCP InspectorによるGUI検証

MCP Inspectorは、MCPサーバーの動作確認やAPI動作・ツールレスポンスの確認を行うための公式GUIツールです。プログラミング不要で、ブラウザから視覚的に各ツールの挙動検証が行えます。

MCP Inspectorを起動

ターミナルで次のコマンドを入力します。

npx @modelcontextprotocol/inspector

起動後、次のようなメッセージが表示され、ブラウザが起動します。

(mcp_env) % npx @modelcontextprotocol/inspector                                                                                                                                                    
Starting MCP inspector...
⚙️ Proxy server listening on localhost:6277
🔑 Session token: 8645d9771799901ade3ef45cd8db775e88843df61c414d0f949dd2cfe651942f
   Use this token to authenticate requests or set DANGEROUSLY_OMIT_AUTH=true to disable auth

🚀 MCP Inspector is up and running at:
   http://localhost:6274/?MCP_PROXY_AUTH_TOKEN=8645d9771799901ade3ef45cd8db775e88843df61c414d0f949dd2cfe651942f

🌐 Opening browser...

接続情報を指定

Transport Type（接続方式）：STDIO
Command：python
Args：server.py

Command欄には、Pythonインタープリタ（通常は python ）を指定
Args欄には、作成したMCPサーバースクリプト（例：server.py）を指定

すべての必要な項目を入力・選択してから「Connect」ボタンを押下します。

接続がうまくいくと、
GUI上からMCPサーバーに登録された各ツールを確認・実行することができます。

Inspectorでのツール動作確認手順

「Tools」タブを選択
　Inspector画面中央上部のメニューから「Tools」タブをクリックします。

「List Tools」をクリック
　「List Tools」ボタンを押すと、サーバーに登録されているツール（例：add、subtractなど）が一覧表示されます。

ツールを選択
　一覧から実行したいツール（例：add）をクリックします。
　すると、画面右側にそのツールの詳細情報と入力フォームが表示されます。

入力値の設定
　ツールの説明や必要な入力項目（例：a, b）が自動で表示されるので、フォームに任意の値（例：a=5, b=7）を入力します。

ツールの実行
　「Run Tool」ボタンを押してツールを実行します。

レスポンスの確認
　ツールがサーバーで実行された結果（例：{"result": 12} など）が、画面下部や右側に表示されます。
　もしエラーが発生した場合も、そのメッセージや詳細が同じ画面上で確認できます。

まとめ

本記事では、Python製MCPサーバーをSTDIO方式で構築し、MCP Inspectorを使ってツールの動作確認を行う基本的な手順を解説しました。

仮想環境の準備から、サンプルサーバーの実装、Inspectorによるツール疎通チェックまで、一連の流れを実践的に整理しています。
この手順を踏むことで、独自ツールのAPI化やローカル検証がスムーズに行えるようになります。

STDIO方式やInspectorによるテストは、MCPの基礎理解やプロトタイプ開発の段階で非常に有効です。
今後は、より実践的な運用や他クライアント（例：Claude Desktop）との連携など、応用シナリオにも展開できます。