【従来の密結合アプローチ (N × M)】
[Claude]  ---> (専用ツール定義) ---> [PostgreSQL]
[OpenAI]  ---> (専用Function)  ---> [GitHub API]
[Gemini]  ---> (専用ToolCall)  ---> [Slack API]

【MCPによる標準化アプローチ (N + M)】
[Claude Desktop] ---\                  /---> [PostgreSQL MCP Server]
[Cursor Editor]  ----[ MCP Protocol ]------> [GitHub MCP Server]
[Custom Agent]   ---/   (JSON-RPC)     \---> [Local Tool MCP Server]

# 動作確認済みライブラリバージョン: mcp>=1.2.0
import os
import sys
import datetime
from typing import Dict, Any
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 1. MCPサーバーインスタンスの初期化
# サーバー名「EnterpriseAssistantServer」として定義します
mcp = FastMCP("EnterpriseAssistantServer")


# =====================================================================
# 2. Tools の定義 (@mcp.tool デコレータ)
# LLMが計算やアクションを実行するための関数です。
# =====================================================================

@mcp.tool()
def calculate_bmi(weight_kg: float, height_m: float) -> str:
    """体重(kg)と身長(m)を受け取り、BMI値と肥満度の判定結果を算出します。

    Args:
        weight_kg (float): 体重（キログラム）
        height_m (float): 身長（メートル）
    """
    if height_m <= 0:
        return "エラー: 身長は0より大きい数値を指定してください。"
    
    bmi = weight_kg / (height_m ** 2)
    bmi_rounded = round(bmi, 2)
    
    if bmi < 18.5:
        category = "低体重 (Underweight)"
    elif 18.5 <= bmi < 25.0:
        category = "普通体重 (Normal weight)"
    elif 25.0 <= bmi < 30.0:
        category = "肥満 1度 (Overweight)"
    else:
        category = "肥満 2度以上 (Obese)"
        
    return f"BMI数値: {bmi_rounded} (判定: {category})"


@mcp.tool()
def fetch_system_status() -> str:
    """現在のサーバー稼働状況と時刻情報を取得します。"""
    now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    python_version = sys.version.split()[0]
    return f"サーバー状態: 正常稼働中 | 現在時刻: {now} | Python環境: v{python_version}"


# =====================================================================
# 3. Resources の定義 (@mcp.resource デコレータ)
# LLMが文脈として読み取るためのURIベースの静的・動的データです。
# =====================================================================

@mcp.resource("system://info")
def get_system_info() -> str:
    """システム仕様メタデータを返すリソース"""
    return """
[システム仕様定義書]
- システム名: 次世代AI統合プラットフォーム
- バージョン: v2.4.0-production
- 動作モード: エンタープライズ・セキュアモード
- サポートプロトコル: MCP v1.0 / JSON-RPC 2.0
"""


@mcp.resource("user://profile/{user_id}")
def get_user_profile(user_id: str) -> str:
    """ユーザーIDに応じた動的プロファイルを返すリソース"""
    # 疑似データベースからの検索処理
    profiles: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
        "usr_101": {"name": "山田 太郎", "role": "リードエンジニア", "department": "AI推進部"},
        "usr_102": {"name": "佐藤 花子", "role": "プロダクトマネージャー", "department": "企画部"},
    }
    
    user_data = profiles.get(user_id)
    if not user_data:
        return f"ユーザープロファイルエラー: ID '{user_id}' は見つかりませんでした。"
        
    return f"【ユーザープロファイル情報】\n- ID: {user_id}\n- 氏名: {user_data['name']}\n- 役職: {user_data['role']}\n- 部署: {user_data['department']}"


# =====================================================================
# 4. Prompts の定義 (@mcp.prompt デコレータ)
# 再利用可能なプロンプトテンプレートを事前定義します。
# =====================================================================

@mcp.prompt()
def code_review_prompt(language: str, code_snippet: str) -> str:
    """指定されたプログラミング言語のコードに対するレビュープロンプトを構築します"""
    return f"""以下の{language}言語で記述されたソースコードを詳細にレビューしてください。

【評価ポイント】
1. パフォーマンス上のボトルネックや無駄なループ
2. セキュリティ上の脆弱性（SQLインジェクション、メモリ漏洩等）
3. コードの可読性と命名規則

【対象コード】:
```{language}
{code_snippet}

---

## 5. コードの行別・ロジック詳細解説

実装した `mcp_server_demo.py` の内部ロジックについて、技術的なポイントを1つずつ深掘り解説します。

### 1. `FastMCP("EnterpriseAssistantServer")` によるインスタンス化
- `FastMCP` は、MCPの低レイヤーメッセージ（JSON-RPCのパース、セッションハンドシェイク、Stdioストリームの管理）を内部で全自動化してくれる高レベルラッパーです。
- 引数に渡したサーバー名は、MCPクライアントとの初期化通信時に `serverInfo.name` として相手へ伝達されます。

### 2. `@mcp.tool()` デコレータと Pydantic / 型ヒントによるスキーマ自動生成
- 関数に `@mcp.tool()` を付与すると、FastMCPは関数の **型ヒント（Type Hints: `weight_kg: float`）** と **Docstring（docstringのテキスト）** を解析し、自動的に `JSON Schema` を生成します。
- クライアントが `tools/list` を要求した際、この生成された型情報と説明文がそのまま送信されるため、LLMは「引数にどんな型の変数を渡せば良いか」を正確に理解できます。

### 3. `@mcp.resource("URIパターン")` による文脈データの提供
- `@mcp.resource()` は、URI形式のパラメータを受け取るデータ提供インターフェースです。
- `"user://profile/{user_id}"` のように波括弧 `{user_id}` を使用することで、動的なパスパラメータを関数の引数としてそのまま受け取ることができます。

### 4. `mcp.run()` による Stdio トランスポートの駆動
- スクリプトが直接実行された際、`mcp.run()` はプロセスの `sys.stdin`（標準入力）からの JSON-RPC リクエストを待機し、`sys.stdout`（標準出力）にレスポンスを出力する無限ループに入ります。
- ログ出力を行う場合は、`sys.stdout` を汚染してJSON-RPC通信を壊さないよう、必ず `sys.stderr`（標準エラー出力）へ出力するのがMCP開発の鉄則です。

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## 6. プロダクション導入・セキュリティ・パフォーマンス最適化

自作のMCPサーバーを実際の運用環境や社内ツールに組み込む際の、ベストプラクティスと防衛線について解説します。

### 1. デバッグ手法：FastMCP Inspector の活用
作成したMCPサーバーが正しくJSON-RPCを返しているかをブラウザ上でグラフィカルにテストするには、MCP公式の Inspector ツールを利用するのが最も効率的です。

```bash
# FastMCP Inspector ツールをインストールしてローカル開発UIを起動
npx @modelcontextprotocol/inspector python mcp_server_demo.py

{
  "mcpServers": {
    "enterprise_assistant": {
      "command": "python",
      "args": [
        "C:/path/to/your/mcp_server_demo.py"
      ]
    }
  }
}