PythonではじめるMCP開発入門
https://www.kodansha.co.jp/book/products/0000419324

dockerでAnacondaからはじめてみる。

「PythonではじめるMCP開発入門」の前に with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/263ac2f93519e9e000c3

PythonではじめるMCP開発入門
https://www.kodansha.co.jp/book/products/0000419324

購入して、読み始めた。対象者はもっと広くていいと思った。
自分の整理を書いてから、ChatGPTに質問してみた。

そんなにずれてない。好プレーということで。

環境構築の手順

前提：Python 3.12以上の環境

$ docker run -it continuumio/anaconda3 /bin/bash

# apt update; apt  -y upgrade
# python --version
Python 3.12.7

1. uvのインストール

# curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
downloading uv 0.9.2 aarch64-unknown-linux-gnu
no checksums to verify
installing to /root/.local/bin
  uv
  uvx
everything's installed!

To add $HOME/.local/bin to your PATH, either restart your shell or run:

    source $HOME/.local/bin/env (sh, bash, zsh)
    source $HOME/.local/bin/env.fish (fish)

2. Google APIの設定

1 Google Cloud Consoleにアクセスし、プロジェクトを作成または選択

book-codeというプロジェクトを作成。book_codeは使える文字ではなく作れない。
https://console.cloud.google.com/welcome?project=book-code-474911

2「APIとサービス」→「ライブラリ」から「Custom Search API」を有効化

「APIとサービス」→「ライブラリ」の「その他」の「Custom Search API」を有効化
https://console.cloud.google.com/apis/library/customsearch.googleapis.com?project=book-code-474911

3 「APIとサービス」→「認証情報」→「認証情報を作成」→「APIキー」でAPIキーを作成（これがGOOGLE_CSE_API_KEY）

どういう名前のAPIキーを作ればいいのかわからず。

アプリケーションの制限
APIの制限
を何を作ればいいのかわからず。

ひとまず、なんでもいいから適当に作ればいいんだろうなとは思う。

4 Programmable Search Engineにアクセスし、検索エンジンを作成

Programmable Search Engine
https://programmablesearchengine.google.com/about/

たぶん「使ってみる」を押すしか選択肢がみあたらない。

5 検索エンジンの設定ページから検索エンジンID（cx値）をコピー（これがGOOGLE_CSE_ID）

検索エンジン名は、どういう名前がよいか思い当たらず。

※ Google APIは1日100クエリまで無料、それ以上は1,000リクエストあたり5ドルの料金がかかります（1日最大10,000リクエストまで）

3. OpenAI APIキーの取得

OpenAIのウェブサイトでアカウントを作成
https://platform.openai.com/docs/overview
APIキーを発行（有料サービスなので注意）

4. 環境変数の設定

プロジェクトのルートディレクトリに.env.sampleファイルを参考に.envファイルを作成し、以下の内容を設定します：

OPENAI_API_KEY=あなたのOpenAI APIキー
GOOGLE_CSE_API_KEY=あなたのGoogle APIキー
GOOGLE_CSE_ID=あなたの検索エンジンID

MCPサーバーの設定

エージェントファイル内では、MCPサーバーの設定が以下のように定義されています：

RAW_CONFIG: Dict[str, dict] = {
    "fetch": {"command": "uvx", "args": ["mcp-server-fetch"]},
    "google_search": {
        "command": "uv",
        "args": ["--directory", "/path/to/your/project/servers/src", "run", "server_google_search.py"],
    },
}

注意: 実際に使用する際は、/path/to/your/project/servers/srcの部分を、あなたの環境に合わせたパスに変更する必要があります。

実行方法

MCPホストのコード実行
プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行します：
Google検索チャットボットの実行

uv --directory "/path/to/your/project/host/src" run agent_chat_with_google_search.py

重要: 上記のコマンドを実行する前に、エージェントファイル内のMCPサーバー設定パス（RAW_CONFIG内の--directory引数）を、あなたの環境に合わせて修正してください。

docker hubへの保存

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                   COMMAND       CREATED       STATUS       PORTS     NAMES
d63ff7c3ca9a   continuumio/anaconda3   "/bin/bash"   4 hours ago   Up 4 hours             keen_brattain
$ docker commit d63ff7c3ca9a   kaizenjapan/python-mcp
sha256:2801073cf16ba0570aa9782f38f61feb0e51fa479131895e005ca7f2f1dca67e
$ docker push kaizenjapan/python-mcp
Using default tag: latest
The push refers to repository [docker.io/kaizenjapan/python-mcp]
ec4deb89436b: Pushed 
2eec7551b0c9: Mounted from kaizenjapan/qiitatag 
f0f039847c08: Mounted from kaizenjapan/qiitatag 
latest: digest: sha256:b6ebd0a6b2db8b9112309944cd8e768b085ca79efb727c753bf8c9148922e34b size: 956

続きは、shellで
$ docker run -it kaizenjapan/python-mcp /bin/bash
で作業できまるはず。(arm系)

Ref.

大規模言語モデル講座基礎編 2025 Autumn　敗因を勝因に
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/34ffd2b0c47a5f3665d9

MCP入門〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげを聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38

MCP入門〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげを聞きながら、補足と反論 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0939d58d31666562090c

MCP論文 @arXiv with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ba05d667673ff98af28

C言語(C++)が必要な人と必要ない人
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2afe9e846b55b24cb6f1

C言語(C++)が必要な人、必要ない人　with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a074cb8cd292d8d94bd4

C言語を習得する３つの方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84cab0888c193bba429b

C言語を習得する３つの方法　with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a3518a18fa49f46787f

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
Este artículo es una impresión personal basada en mi experiencia personal. No tiene nada que ver con la organización o empresa a la que pertenezco actualmente.

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ver. 0.01 初稿　20251012

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