MCPサーバの動作を確認してみた

Posted at 2025-06-01

背景・目的

下記で、Claude Desktopを試しました。今回はMCPサーバを試します。

実践

下記を基に実践します。

今回は試すのは下記の構成です。

事前準備

uvというPythonパッケージ管理ツールをインストールします

% curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
downloading uv 0.7.9 x86_64-apple-darwin
no checksums to verify
installing to /Users/XXXX/.local/bin
  uv
  uvx
everything's installed!
%

インストールされました

% uv --version
uv 0.7.9 (13a86a23b 2025-05-30)
%

環境の設定

プロジェクトを作成します

% uv init weather
Initialized project `weather` at `/Users/XXXXX/git/weather`
% 
% cd weather

venvで仮想環境を作成します

% uv venv
Using CPython 3.12.5 interpreter at: 
/Users/XXXXXX/.pyenv/versions/3.12.5/bin/python3.12
Creating virtual environment at: .venv
Activate with: source .venv/bin/activate
%

仮想環境を有効化します

% source .venv/bin/activate
(weather) %

MCP Python SDKをインストールします

(weather) % uv add "mcp[cli]" httpx
Resolved 29 packages in 742ms
Prepared 27 packages in 650ms
Installed 27 packages in 40ms
 + annotated-types==0.7.0
 + anyio==4.9.0
 + certifi==2025.4.26
 + click==8.2.1
 + h11==0.16.0
 + httpcore==1.0.9
 + httpx==0.28.1
 + httpx-sse==0.4.0
 + idna==3.10
 + markdown-it-py==3.0.0
 + mcp==1.9.2
 + mdurl==0.1.2
 + pydantic==2.11.5
 + pydantic-core==2.33.2
 + pydantic-settings==2.9.1
 + pygments==2.19.1
 + python-dotenv==1.1.0
 + python-multipart==0.0.20
 + rich==14.0.0
 + shellingham==1.5.4
 + sniffio==1.3.1
 + sse-starlette==2.3.6
 + starlette==0.47.0
 + typer==0.16.0
 + typing-extensions==4.13.2
 + typing-inspection==0.4.1
 + uvicorn==0.34.2
(weather) %

サーバの構築

パッケージのインポートとインスタンスの設定

weather.pyを作成し下記のコードを実装します

下記のコードを実装します

from typing import Any
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP("weather")

# Constants
NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov"
USER_AGENT = "weather-app/1.0"

FastMCPクラス：Pythonの型ヒントとドキュメント文字列を使用してツール定義を自動的に生成する。MCPツールの作成と保守を容易にする

ヘルパー関数

下記を追加します

async def make_nws_request(url: str) -> dict[str, Any] | None:
    """Make a request to the NWS API with proper error handling."""
    headers = {
        "User-Agent": USER_AGENT,
        "Accept": "application/geo+json"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception:
            return None

def format_alert(feature: dict) -> str:
    """Format an alert feature into a readable string."""
    props = feature["properties"]
    return f"""
Event: {props.get('event', 'Unknown')}
Area: {props.get('areaDesc', 'Unknown')}
Severity: {props.get('severity', 'Unknown')}
Description: {props.get('description', 'No description available')}
Instructions: {props.get('instruction', 'No specific instructions provided')}
"""

National Weather Service APIからのデータをクエリしてフォーマットするヘルパー関数

ツール実行の実装

下記を追加します

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    """Get weather alerts for a US state.

    Args:
        state: Two-letter US state code (e.g. CA, NY)
    """
    url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}"
    data = await make_nws_request(url)

    if not data or "features" not in data:
        return "Unable to fetch alerts or no alerts found."

    if not data["features"]:
        return "No active alerts for this state."

    alerts = [format_alert(feature) for feature in data["features"]]
    return "\n---\n".join(alerts)

@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    """Get weather forecast for a location.

    Args:
        latitude: Latitude of the location
        longitude: Longitude of the location
    """
    # First get the forecast grid endpoint
    points_url = f"{NWS_API_BASE}/points/{latitude},{longitude}"
    points_data = await make_nws_request(points_url)

    if not points_data:
        return "Unable to fetch forecast data for this location."

    # Get the forecast URL from the points response
    forecast_url = points_data["properties"]["forecast"]
    forecast_data = await make_nws_request(forecast_url)

    if not forecast_data:
        return "Unable to fetch detailed forecast."

    # Format the periods into a readable forecast
    periods = forecast_data["properties"]["periods"]
    forecasts = []
    for period in periods[:5]:  # Only show next 5 periods
        forecast = f"""
{period['name']}:
Temperature: {period['temperature']}°{period['temperatureUnit']}
Wind: {period['windSpeed']} {period['windDirection']}
Forecast: {period['detailedForecast']}
"""
        forecasts.append(forecast)

    return "\n---\n".join(forecasts)

ツール実行ハンドラーは、各ツールのロジックを実際に実行する役割を担う

サーバの実行

下記を追加します

if __name__ == "__main__":
    # Initialize and run the server
    mcp.run(transport='stdio')

実行します
```
% uv run weather.py
```

Claude for Desktopでサーバをテストする

事前準備

下記でインストールした環境を使用します。

claude_desktop_configの修正

claude_desktop_config.jsonを上記で追加したサーバを利用できるよう修正します（weatherを追加しました）

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/XXXX/Desktop",
        "/Users/XXXX/Downloads"
      ]
    },
    "weather": {
      "command": "uv",
      "args": [
          "--directory",
          "/Users/XXXX/git/weather",
          "run",
          "weather.py"
      ]
    }
  }
}

weatherという名前のMCPサーバをがある
実行して起動するには、uv --directory /path/ run weather.pyを実行する

テストする

Claude for Desktopを再起動します
開発者の設定に追加されました
プロンプトにも追加されました
get_alerts、get_forecastが追加されています

アメリカの天気

チュートリアルにあるようにプロンプトを打ってみます
```
サクラメントの天気はどうですか？
```
下記の結果が表示されました

東京の天気

プロンプトを打ってみます

本日の東京の天気が知りたい。下記を表示して
・いつ時点か
・場所
・天気
・気温

下記の結果が表示されました

東京の天気は、MCPサーバ上では取得できないので、下記のように表示されています
- https://api.weather.gov では、日本の天気は取得できない
  - https://api.weather.gov/alerts/active/area/LA などはUSの地域に特化している

考察

今回は、MCPサーバ構築のチュートリアルを試しました。実際のコードを眺めてみるとJSONで返す点や、パラメータに何を受け取るかなど、LLMとのI/Fについて理解できました。
次回は、MCPクライアントを作成して理解を深めます。

参考

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