前回はTypescriptで最低限のMCPサーバーを構築する手順をまとめました
このメモでは、Python SDKを使用してMCPサーバーを最小限のステップで構築する手順をまとめます。
前提環境
- Python: v3.10.0以上
- MCP SDK: v0.2.0以上
1. プロジェクトセットアップ
新しいディレクトリを作成し、必要なパッケージをインストールします。公式ドキュメントでは、Pythonプロジェクト管理にuvの使用を推奨しています。uvは高速でモダンなPythonパッケージマネージャーです。
uvを使用する場合（推奨）
# uvがインストールされていない場合はインストール
# curl -sSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# プロジェクトを初期化
uv init minimal-mcp-server-python
cd minimal-mcp-server-python
# MCPパッケージのインストール
uv add "mcp[cli]"
pipを使用する場合（代替手段）
mkdir minimal-mcp-server-python
cd minimal-mcp-server-python
# 仮想環境の作成
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linuxの場合
# venv\Scripts\activate # Windowsの場合
# MCPパッケージのインストール
pip install "mcp[cli]"
パッケージの役割：
-
mcp: MCP用Python SDK -
[cli]: コマンドラインツールを含むオプション
2. MCPサーバー実装
server.pyファイルを作成し、基本的なMCPサーバーを実装します。Pythonでは、関数のアノテーションを使用して型を指定します。
"""
最小限のMCPサーバー実装
"""
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# サーバーインスタンス作成
mcp = FastMCP("minimal-mcp-server")
# エコーツール定義
@mcp.tool()
def echo(message: str) -> str:
"""入力されたメッセージをそのまま返す簡単なツール"""
return f"Echo: {message}"
# 日時ツール追加
@mcp.tool()
def get_current_time() -> str:
"""現在の日時を取得するツール"""
from datetime import datetime
now = datetime.now()
return f"現在の日時: {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}"
# メイン実行部分（直接実行する場合）
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
サーバーの構造について:
-
FastMCPクラスインスタンスを作成し、サーバー名を指定します -
@mcp.tool()デコレータを使って関数をツールとして登録します - 関数のドキュメント文字列はツールの説明として使用されます
- 関数のパラメータと戻り値の型アノテーションは自動的にMCPの型情報に変換されます
3. リソースとプロンプトの追加
MCPサーバーをさらに拡張して、リソースやプロンプトを追加することができます。：
# リソース定義の例
@mcp.resource("info://server")
def server_info() -> str:
"""サーバーに関する情報を提供するリソース"""
return "これは最小限の設定で作られたMCPサーバーです。"
# 動的リソースの例
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
"""名前に基づいた挨拶を返すリソース"""
return f"こんにちは、{name}さん！"
# プロンプト定義の例
@mcp.prompt()
def simple_prompt(text: str) -> str:
"""単純なプロンプトテンプレート"""
return f"以下のテキストについて考えてください: {text}"
リソースについて:
-
@mcp.resource()デコレータで関数をリソースとして登録します - URIテンプレートに変数を含めることができ、関数の引数として渡されます
- リソースはLLMの文脈に情報を提供するためのものです
プロンプトについて:
-
@mcp.prompt()デコレータで関数をプロンプトテンプレートとして登録します - ユーザーはこれらのテンプレートを呼び出してLLMとの対話を開始できます
5. テストと検証
MCP Inspectorを使ってサーバーをテストします。
# pipインストールの場合
mcp dev server.py
# uvを使用している場合
uv run mcp dev server.py
これにより、インスペクタが起動してローカルホストのURLが表示されます。 ブラウザでアクセスすると開発用インターフェースが表示され、定義したツールやリソース、プロンプトが確認できます。各ツールを直接呼び出して結果を確認することもできます。
Typescriptに比べるとビルドが不要で手間が少なく、インスペクタの起動も簡単ですね
6. LLMクライアント接続
Claude Desktop設定
MCP CLIツールを使用して簡単にサーバーをインストールできます：
# pipインストールの場合
mcp install server.py
# カスタム名でインストール
mcp install server.py --name "Python MCP サーバー"
# 環境変数を設定
mcp install server.py -v API_KEY=abc123 -v DB_URL=postgres://...
mcp install server.py -f .env
# uvを使用している場合
uv run mcp install server.py
設定ファイルに下記のような内容が追加されます：
- MacOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%AppData%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"minimal-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"mcp",
"run",
"/絶対パス/minimal-mcp-server-python/server.py"
]
}
}
}
Cursorでの設定
- Settings → MCPセクション → 「Add new MCP server」
- 入力情報：
- Name: minimal-mcp-python
- Type: command
- Command:
python /絶対パス/minimal-mcp-server-python/server.py
HTTP/SSEトランスポート
公式ドキュメントに基づき、FastMCPはSSEサーバーとしての機能も提供しています：
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# MCPサーバー作成
mcp = FastMCP("HTTP-MCP-Server")
# ツールやリソースの定義...
# Starletteアプリにマウント
app = Starlette(
routes=[
Mount('/', app=mcp.sse_app()),
]
)
# ASGIサーバーでStarletteアプリを実行する場合
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=3000)
まとめ
このガイドでは、Python SDKを使用してMCPサーバーを構築する基本的な手順を紹介しました。Python版MCPサーバーはデコレータを活用した直感的なAPIを提供しており、型ヒントを用いて入力値の型チェックを行います。
Typescriptよりもツールやドキュメントが充実していると感じました。個人的には型チェックのできるTypescriptのほうが好みですが（動作も安定する気がしています）、気軽に始めてみるにはPythonのほうがいいですね！