FastMCPを用いたモデルコンテキストプロトコル(MCP)実装を紹介するデモンストレーションプロジェクトで、stdioやHTTPトランスポートの例、LangChainやAgent Frameworkとの統合、Azure Container Appsへのデプロイの例を紹介します。

目次

• 始めて
• GitHub Codespaces
• VS Code開発コンテナ
• 局所環境
• ローカルMCPサーバーの運用
• GitHub Copilotでの利用
• VS Codeによるデバッグ
• MCP検査官による検査
• Aspire Dashboardでのトレース表示
• ローカルエージェントMCPを運営する
• Azure へのデプロイ
• プライベートネットワークを用いたAzureへの展開
• Keycloak認証によるAzureへの展開
• Entra OAuth ProxyでAzureにデプロイ
• リソース

始める

このプロジェクトを設定するための選択肢はいくつかあります。最も早く始める方法はGitHub Codespacesです。すべてのツールをセットアップしてくれますが、ローカルで設定することも可能です。

GitHub Codespaces

このプロジェクトはGitHub Codespacesを使えばバーチャルで実行できます。下のボタンのいずれかをクリックすると、ブラウザ上でウェブベースのVS Codeインスタンスを起動できます:

Default (Azure OpenAI):

Ollama(ローカルモデル、64GB+メモリが必要):

Python MCP Demo

A demonstration project showcasing Model Context Protocol (MCP) implementations using FastMCP, with examples of stdio and HTTP transports, integration with LangChain and Agent Framework, and deployment to Azure Container Apps.

Table of Contents

• Getting started
  • GitHub Codespaces
  • VS Code Dev Containers
  • Local environment
• Run local MCP servers
  • Use with GitHub Copilot
  • Debug with VS Code
  • Inspect with MCP inspector
  • View traces with Aspire Dashboard
• Run local Agents MCP
• Deploy to Azure
• Deploy to Azure with private networking
• Deploy to Azure with Keycloak authentication
• Deploy to Azure with Entra OAuth Proxy
• Resources

Getting started

You have a few options for setting up this project. The quickest way to get started is GitHub Codespaces, since it will setup all the tools for you, but you can also set it up locally.

GitHub Codespaces

You can run this project virtually by using GitHub Codespaces. Click one of the buttons below to open a web-based VS Code instance in your browser:

Default (Azure OpenAI):

Ollama (local models, requires 64GB+ memory):

The Ollama Codespace pre-installs Ollama and pulls the gemma4:e2b model, and copies .env.sample.ollama as your .env file. Note that the 64GB memory requirement will consume your Codespace quota faster.

Once the Codespace is open, open a terminal window and continue with the deployment steps.

VS Code Dev Containers

A related option is VS Code Dev Containers, which will open the project in your local VS Code using the Dev Containers extension:

1. Start Docker Desktop (install it if not already installed)
2. Open the project:
3. In the VS Code window that opens, once the project files show up (this may take several minutes), open a terminal window.
4. Continue with the deployment steps.