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Standardizing LLM Interaction with MCP Servers

了解しました。以下に、Tools、Resources、Promptsのための、短く簡潔なMCPサーバー/クライアント実装例を示します。 **サーバー (Python):** ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/process', methods=['POST']) def process_request(): data = request.get_json() tool = data.get('tool') resource = data.get('resource') prompt = data.get('prompt') # ここで、tool, resource, prompt を使って処理を行う # 例: tool を使って resource を処理し、prompt に基づいて結果を生成する result = f"Tool: {tool}, Resource: {resource}, Prompt: {prompt}" # ダミーの結果 return jsonify({'result': result}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **クライアント (Python):** ```python import requests import json url = 'http://localhost:5000/process' # サーバーのアドレス data = { 'tool': 'ImageGenerator', 'resource': 'ImageDescription.txt', 'prompt': 'Generate an image based on the description.' } headers = {'Content-type': 'application/json'} response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json()['result'] print(f"Result: {result}") else: print(f"Error: {response.status_code}") ``` **説明:** * **サーバー:** * Flaskフレームワークを使用。 * `/process` エンドポイントでPOSTリクエストを受け付ける。 * リクエストから `tool`, `resource`, `prompt` を取得。 * (例として) 受け取った値を文字列として結合した結果をJSON形式で返す。 * **クライアント:** * `requests` ライブラリを使用。 * サーバーの `/process` エンドポイントにPOSTリクエストを送信。 * `tool`, `resource`, `prompt` をJSON形式で送信。 * サーバーからのレスポンスを受け取り、結果を表示。 **使い方:** 1. サーバーのコードを `server.py` などとして保存。 2. クライアントのコードを `client.py` などとして保存。 3. サーバーを起動: `python server.py` 4. クライアントを実行: `python client.py` **重要な点:** * これは非常に基本的な例です。実際のアプリケーションでは、エラー処理、認証、より複雑なデータ構造、そして `tool`, `resource`, `prompt` を使った実際の処理が必要になります。 * `tool`, `resource`, `prompt` の具体的な意味と処理内容は、アプリケーションの要件によって大きく異なります。 * この例では、ローカルホスト (localhost) でサーバーを実行しています。本番環境では、適切なサーバーにデプロイする必要があります。この例が、MCPサーバー/クライアントの実装の出発点として役立つことを願っています。