MCPサーバー構築ガイド：AIアプリケーションにカスタムツールをシームレスに統合する方法

自身のMCPサーバーを構築するステップバイステップガイド AIアプリケーションに天気APIやサードパーティのサービスなどのカスタムツールをシームレスに統合したいことはありませんか？Model Context Protocol（MCP）を使うことで、この目標を達成できます。MCPは、モジュラーで可拡張性があり、メンテナンスも簡単なAIツール統合を可能にします。 MCPとは？ MCPは、AIモデルと外部ツール間のやりとりを標準化するためのプロトコルです。主なコンポーネントは次の3つ： MCPサーバー：API、データベース、またはカスタム関数などのツールをホストします。 MCPクライアント：アプリケーションとサーバー間の橋渡しを担当します。 アプリ（ホスト）：最終的にユーザーが利用するアプリケーション、例えばチャットボット、クラウドサービス、またはデスクトップアプリです。 最大の利点は、サービス提供者がツールやアップデートを管理する一方、開発者はMCP統合だけを維持できる点です。これにより、APIの変更毎にコードを再書き換えする手間が省けます。 ステップ1: 環境のセットアップ MCPの構築に着手する前に、Python環境を準備します。依存関係を管理するために、高速なパッケージマネージャーUVを使用します。 Pythonをインストールする。未インストールの方は、公式サイトからダウンロードしてください。 プロジェクトディレクトリを作成し、必要なPythonファイルを配置する。 UVをインストールする。ターミナルやコマンドラインを使って次のコマンドを実行します： pip install uv これで環境準備は完了です。次に、MCPサーバーのセットアップと、アプリケーションとの統合について詳しく解説します。