簡易的にMCP Serverを立てたいとき、inline script metadata（PEP723）で単一ファイルに依存関係を記述したPythonファイルでサーバーを立てて置き、コンテナで立ち上げるのが楽だと思います。

main.py

# /// script
# requires-python = ">=3.14"
# dependencies = [
#     "mcp[cli]>=2.2.0",
# ]
# ///

import os
from mcp.server import MCPServer

mcp = MCPServer("DemoMCP")


@mcp.tool()
def get_weather(prefecture: str) -> str:
    return "晴れ時々曇り"


if __name__ == "__main__":
    port = int(os.environ.get("PORT", "8000"))

    mcp.run(
        transport="streamable-http",
        port=port,
        host="0.0.0.0",
    )

あとは、お好みで.envに環境変数を記述します。

$ echo "PORT=8000" > .env

コンテナを使えばホストにPythonの用意は必要ありません。PodmanでもDockerでも好きなものを使って起動します。

$ set -a && source .env && set +a
$ podman run --rm \
  --volume "$PWD/main.py:/app/main.py:ro,Z" \
  --volume uv-cache:/root/.cache/uv \
  --env "PORT=${PORT:-8000}" \
  --publish "${PORT:-8000}:${PORT:-8000}" \
  ghcr.io/astral-sh/uv:python3.14-alpine \
  uv run --script /app/main.py

もしmiseを使っている場合は、以下のようなmise.tomlを置いておくと、コマンドひとつで起動できるようになります。

mise.toml

[env]
_.file = ".env"

[tasks.up]
run = '''
podman run --rm \
  --volume "$PWD/main.py:/app/main.py:ro,Z" \
  --volume uv-cache:/root/.cache/uv \
  --env "PORT=${PORT:-8000}" \
  --publish "${PORT:-8000}:${PORT:-8000}" \
  ghcr.io/astral-sh/uv:python3.14-alpine \
  uv run --script /app/main.py
'''

実際にMCPを利用するときは、たとえばClaude Codeなら以下のようにしてMCPを追加できます。

$ claude mcp add --scope project --transport http demo http://localhost:8000/mcp

通常こういう簡易的な用途はMCP Serverを立てずにAgent Skillsで十分な場合が多いと思います。ですが、スクリプト自体をAIエージェントから隠したい場合（シークレット情報を扱うプロキシなど）は、このように簡易的なMCP Serverを立てる方が簡単かつ安全に使える時もあります。

環境

podman version 4.9.3
mise 2026.7.7 linux-arm64 (2026-07-15)

参考