Python を使用した AI MCP サーバー開発環境の構築

AI MCP サーバーを Python で構築するには、いくつかの主要なコンポーネントが必要です。これには主に、Web フレームワーク、AI/ML ライブラリ、データベース、およびデプロイツールが含まれます。

# 1. 基本環境設定
## 1.1 Python のインストール
Python 3.8 以降のバージョンを使用することをお勧めします。
Python 公式ウェブサイトからインストーラーをダウンロードしてインストールします。インストール時に「Add Python to PATH」オプションを選択するのを忘れないでください。
## 1.2 仮想環境の作成とアクティベート
プロジェクトごとに依存関係を管理するために、仮想環境を使用することをお勧めします。
```
python -m venv venv
```
# Windowsの場合
```
.\venv\Scripts\activate
```
# macOS/Linuxの場合
```
source venv/bin/activate
```

# 2. 主要ライブラリのインストール
AI MCP サーバーは、Web サービスと AI/ML モデルを統合する必要があります。
## 2.1 Web フレームワーク (API 開発)
Flask または FastAPI は、軽量で高速に API を構築できるため、AI サービスによく使用されます。Django はより多くの機能 (管理者ページ、ORM など) を提供し、複雑なプロジェクトに適しています。
 * Flask (軽量)
```
pip install Flask
```

 * FastAPI (高性能、非同期)
```
pip install fastapi uvicorn
```

 * Django (フルスタック)
```
pip install Django djangorestframework
```

   (DRF は Django を使用した REST API 開発に不可欠です。)
## 2.2 AI/ML ライブラリ
NLP タスクには、Hugging Face Transformers、NLTK、spaCy などが主に使用されます。モデルのトレーニングには、PyTorch または TensorFlow が必要になる場合があります。
 * Hugging Face Transformers (事前学習済みモデルの活用)
```
pip install transformers
```

   (特定のモデルを使用するには、torch または tensorflow のいずれかが必要です。)
 * PyTorch (ディープラーニングフレームワーク) CUDA 12.1の例。使用するCUDAのバージョンに合わせて調整
```
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 
```

   (CPU 版または GPU 版を選択してインストールします。GPU を使用する場合は、CUDA Toolkit のインストールが先行している必要があります。)
 * TensorFlow (ディープラーニングフレームワーク)
```
pip install tensorflow
```

   (GPU を使用する場合は、tensorflow-gpu のインストールと CUDA Toolkit/cuDNN のインストールが先行している必要があります。)
 * NLTK (自然言語処理基本ツール)
```
pip install nltk
```

   (さらに、nltk.download() を介して必要なデータをダウンロードする必要がある場合があります。)
 * spaCy (高性能 NLP) 英語の小型モデルの例
```
pip install spacy
python -m spacy download en_core_web_sm 
```

## 2.3 データベース (オプション)
モデルのトレーニングデータやユーザーインタラクションの履歴などを保存するために使用できます。
 * SQLAlchemy (ORM)
```
   pip install SQLAlchemy
```

 * psycopg2-binary (PostgreSQL ドライバー)
```
pip install psycopg2-binary
```

 * mysqlclient (MySQL ドライバー)
```
pip install mysqlclient
```

## 2.4 その他のユーティリティ
 * Requests (HTTP リクエスト)
```
pip install requests
```

 * python-dotenv (環境変数管理)
```
pip install python-dotenv
```

 * pytest (テストフレームワーク)
```
pip install pytest
```

# 3. 開発ワークフローの例 (FastAPI + Transformers)
## 3.1 プロジェクト構造
```
mcp_server/
├── venv/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── nlp_model.py # AIモデルのロードと推論ロジック
│   └── api/
│       ├── __init__.py
│       └── v1/
│           ├── __init__.py
│           └── routes.py # APIエンドポイントの定義
├── requirements.txt
├── .env
└── Dockerfile (オプション)
```

## 3.2 requirements.txt の作成
インストールしたライブラリのリストを保存します。
```
pip freeze > requirements.txt
```

## 3.3 app/models/nlp_model.py の例
```app/models/nlp_model.py
from transformers import pipeline

class NLPModel:
    def __init__(self, model_name="distilbert-base-uncased-distilled-squad"):
        self.qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=model_name)

    def answer_question(self, question: str, context: str):
        result = self.qa_pipeline(question=question, context=context)
        return result
```

## 3.4 app/api/v1/routes.py の例
```app/api/v1/routes.py
from fastapi import APIRouter, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from app.models.nlp_model import NLPModel

router = APIRouter()
nlp_model = NLPModel() # モデルの初期化 (サーバー起動時に一度だけロード)

class QuestionRequest(BaseModel):
    question: str
    context: str

@router.post("/answer")
async def get_answer(request: QuestionRequest):
    try:
        result = nlp_model.answer_question(question=request.question, context=request.context)
        return {"answer": result["answer"], "score": result["score"]}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
```

## 3.5 app/main.py の例
```app/main.py
from fastapi import FastAPI
from app.api.v1 import routes as v1_routes

app = FastAPI(
    title="AI MCP Server",
    description="Machine Comprehension Platform powered by AI",
    version="1.0.0"
)

app.include_router(v1_routes.router, prefix="/api/v1", tags=["v1"])

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Welcome to AI MCP Server!"}
```

## 3.6 サーバーの実行 (FastAPI)
```
uvicorn app.main:app --reload
```
--reload オプションは、コードの変更時にサーバーを自動的に再起動します。
# 4. 開発とテスト
 * Postman または Insomnia: API エンドポイントのテストに役立ちます。
 * pytest: コードの堅牢性を確保するために、単体テストと統合テストを作成します。
 * Swagger UI (FastAPI 内蔵): FastAPI は自動的に API ドキュメントを生成し、http://127.0.0.1:8000/docs で確認できます。
# 5. デプロイ (オプション)
開発環境でのテストが完了したら、実際のサービス環境にデプロイできます。
 * Docker: アプリケーションとその依存関係をコンテナにパッケージ化し、一貫したデプロイ環境を提供します。
 * クラウドプラットフォーム: AWS (EC2, Sagemaker)、Google Cloud (Compute Engine, AI Platform)、Azure (Virtual Machines, Azure Machine Learning) などでサーバーをホストし、デプロイできます。
 * Gunicorn/Uvicorn + Nginx: 本番環境で Python ウェブアプリケーションを実行する一般的な方法です。Gunicorn は WSGI/ASGI サーバーで、Nginx はリバースプロキシサーバーです。
このガイドは、AI MCP サーバー開発環境構築の基本的なステップを説明しています。プロジェクトの複雑さ、性能要件、予算などに応じて、特定のライブラリやデプロイ戦略を調整する必要がある場合があります。