自作MCPサーバー その2

概要

MCPサーバーが気になったので、調べてみた。
AIに聞いた。

MCP（Model Context Protocol）の初期化 (initialize)、ツール一覧取得 (tools/list)、ツール実行 (tools/call) の一連の流れにおける、サーバー側が返すべきレスポンス（モック）の完全な一連のシークエンスです。

1. initialize に対するサーバーのレスポンス

クライアントからの初期化要求に対し、サーバーが自身の情報と「ツール機能（tools）」を提供できることを宣言します。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2024-11-05",
    "capabilities": {
      "tools": {
        "listChanged": false
      }
    },
    "serverInfo": {
      "name": "mock-mcp-server",
      "version": "1.0.0"
    }
  }
}

1. tools/list に対するサーバーのレスポンス

クライアントから利用可能なツールを聞かれた際、サーバーが持っているツールの名前や説明、引数の仕様（JSON Schema形式）を返します。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "fetch_weather",
        "description": "指定された都市の現在の天気を取得します。",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "都市名 (例: 東京, New York)"
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    ]
  }
}

1. tools/call に対するサーバーのレスポンス

クライアントから上記の fetch_weather が実行された（引数: {"location": "東京"}）と想定した、実行結果のレスポンスです。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "東京の現在の天気は晴れ、気温は22度です。"
      }
    ],
    "isError": false
  }
}

MCP（Model Context Protocol）におけるリソース（Resources）とプロンプト（Prompts）の、一覧取得（list）および取得・実行（read / get）に対するサーバー側のレスポンスモックです。

initialize の段階でサーバー側が「リソース」と「プロンプト」の機能を持っていることをクライアントに伝える必要があるため、初期化レスポンス（initialize）の完全版から順に記載します。

1. initialize レンスポンス（機能拡張版）

サーバーがリソースとプロンプト、ツールのすべてに対応していることを宣言します。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2024-11-05",
    "capabilities": {
      "resources": {
        "subscribe": false,
        "listChanged": false
      },
      "prompts": {
        "listChanged": false
      },
      "tools": {
        "listChanged": false
      }
    },
    "serverInfo": {
      "name": "comprehensive-mock-server",
      "version": "1.0.0"
    }
  }
}

1. リソース（Resources）のモック

リソースは、LLMに読み込ませたい「データ（ログ、ファイル、DBの中身など）」を公開する機能です。

resources/list のレスポンス (一覧表示)

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "resources": [
      {
        "uri": "mock://logs/app.log",
        "name": "アプリケーションログ",
        "description": "システムの最新の動作ログデータです。",
        "mimeType": "text/plain"
      }
    ]
  }
}

resources/read のレスポンス (中身の読み込み)

クライアントから {"uri": "mock://logs/app.log"} という要求を受けた際の返答です。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "result": {
    "contents": [
      {
        "uri": "mock://logs/app.log",
        "mimeType": "text/plain",
        "text": "[2026-11-07 04:30:00] INFO: System started successfully.\n[2026-11-07 04:31:15] WARN: High memory usage detected."
      }
    ]
  }
}

1. プロンプト（Prompts）のモック

プロンプトは、定型文やテンプレート（ユーザーへの質問文、役割定義など）をクライアント（LLM）に提供する機能です。

prompts/list のレスポンス (一覧表示)

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 4,
  "result": {
    "prompts": [
      {
        "name": "code-review",
        "description": "指定された言語でコードレビューを行うためのプロンプトです。",
        "arguments": [
          {
            "name": "language",
            "description": "プログラミング言語 (例: Python, TypeScript)",
            "required": true
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

prompts/get のレスポンス (プロンプトの展開)

クライアントから {"name": "code-review", "arguments": {"language": "Python"}} として呼び出された際の返答です。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 5,
  "result": {
    "description": "Pythonのコードレビュー用テンプレート",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": {
          "type": "text",
          "text": "あなたは優秀な Python シニアエンジニアです。これから提示するコードのバグ、パフォーマンス、可読性をレビューし、改善案を提示してください。"
        }
      }
    ]
  }
}

これで Tools, Resources, Prompts の3大機能すべてのモックが揃いました。

以上。