MCP(Model Context Protocol)ツールとMCPサーバー/クライアントアーキテクチャでAIエージェントを構築するためのPythonの実装。

タスクの概要

MCP サーバをカスタムツールで作成して実行し、作成したサーバーからツールを利用する MCP クライアントで AI エージェントを実行します。 このタスクは、サーバーの実装からクライアントのインテグレーションまで、完全なMCPワークフローを発揮します。

Mackerel 学習目標

このプロジェクトを補完することで、以下を学びます。

• MCPプロトコルの実装: モデルコンテキストプロトコルの仕様とJSON-RPC通信の理解
• サーバー サイド ツール開発: MCP 規格に従うカスタムツールを作成する
• クライアントインテグレーション:AIエージェントをMCPサーバーに接続し、ツール実行を処理する
• セッション管理: 適切なセッション処理と状態管理の実装 -Streaming Responses:リアルタイム通信のためのサーバー送信イベント(SSE)と連携 -エラー処理: 分散システムにおける堅牢なエラー処理を実施

️️ 建築

よくある質問

-Python: 3.11以上 -Dependencies: [requirements.txt にリストされている

• ** API Access**:適切な権限を持つDIAL APIキー

Advanced MCP (Server & Client) Practice Task

Python implementation for building AI Agent with MCP (Model Context Protocol) tools and MCP server/client architecture.

🎯 Task Overview

Create and run an MCP server with custom tools, then implement an AI Agent with MCP Client that utilizes tools from the created server. This task demonstrates the full MCP workflow from server implementation to client integration.

🎓 Learning Goals

By completing this project, you will learn:

• MCP Protocol Implementation: Understand the Model Context Protocol specification and JSON-RPC communication
• Server-Side Tool Development: Create custom tools that follow MCP standards
• Client Integration: Connect AI agents to MCP servers and handle tool execution
• Session Management: Implement proper session handling and state management
• Streaming Responses: Work with Server-Sent Events (SSE) for real-time communication
• Error Handling: Implement robust error handling in distributed systems

🏗️ Architecture

├── agent/                        # MCP Client Implementation
│   ├── clients/
│   │   ├── custom_mcp_client.py    🚧 TODO: Pure Python MCP client
│   │   ├── mcp_client.py           ✅ Complete: Framework-based client
│   │   └── dial_client.py          ✅ Complete: AI model integration
│   ├── models/           
│   │   └── message.py              ✅ Complete: Message structures
│   └── app.py                      🚧 TODO: Test it with MCPClient and CustomMCPClient
└── mcp_server/                   # MCP Server Implementation
    ├── models/
    │   ├── request.py              ✅ Complete: Request model
    │   └── response.py             ✅ Complete: Response model
    ├── services/
    │   └── mcp_server.py           🚧 TODO: Implement core server logic
    ├── tools/
    │   ├── base.py                 ✅ Complete: Abstract tool interface
    │   ├── create_user_tool.py     🚧 TODO: Implement web search tool
    │   ├── delete_user_tool.py     🚧 TODO: Implement web search tool
    │   ├── update_user_tool.py     🚧 TODO: Implement web search tool
    │   ├── get_user_by_id_tool.py  🚧 TODO: Implement web search tool
    │   └── search_users.py         🚧 TODO: Implement web search tool
    └── server.py                   🚧 TODO: Implement FastAPI server

📋 Requirements

• Python: 3.11 or higher
• Dependencies: Listed in requirements.txt
• API Access: DIAL API key with appropriate permissions
• Network: EPAM VPN connection for internal API access
• Optional: Postman for API testing

🔧 Setup Instructions

1. Create virtual environment

   python -m venv .venv
   

2. Install Dependencies

   pip install -r requirements.txt
   

3. Environment Variables

DIAL_API_KEY=your_dial_api_key

Getting DIAL API Key:

1. Connect to EPAM VPN
2. Visit: https://support.epam.com/ess?id=sc_cat_item&table=sc_cat_item&sys_id=910603f1c3789e907509583bb001310c