Simple MCP Server & Client Sample (with Gemini Function Calling)

概要

• MCP（Model Context Protocol）とは？
  機械学習モデルやAIエージェントに外部のツール（API）を呼ばせるプロトコル。

• 本リポジトリの目的

  • 「MCPサーバ・クライアントの最小構成ってどう作るの？」
  • 「LLM（Gemini）でどのツールを呼ぶか自動で選ばせたい」
    というニーズ向けの備忘録です。

ファイル構成

• mcp_simple_server1.py
  MCPサーバの最小サンプル。

• mcp_simple_client1.py
  MCPクライアントの最小サンプル（接続確認用）。

• mcp_simple_server2.py
  MCPサーバの最小サンプル。
  greet/farewell の2つのtoolを用意。

• mcp_simple_client2.py
  Gemini function callingを使ったMCPクライアント。
  LLMが時刻によって自動でgreetまたはfarewellを選択し、サーバを呼び出します。

実行環境

• Python 3.13（3.10以上なら動作するはず）
• fastmcp >= 2.5.2
• google-genai >= 1.18.0
• uv （なくても動作するが高速化目的で推奨）

インストールと実行

1. 必要なパッケージをインストール

uv init
uv add google-genai
uv add fastmcp

2. Gemini APIキーを取得し、環境変数GEMINI_API_KEYに設定
   （Google AI Studioで無料発行可能）

3. サーバ・クライアントの起動例

• サーバ単体で起動（例）

  python mcp_simple_client1.py
  

• クライアント＋Gemini連携で実行（例）

  python mcp_simple_client2.py
  

使い方

• サンプルコードはすべてコピペ・実行可能です。
• Geminiのfunction callingで時刻によるtool選択をLLMに委ねています。

注意

• エラーハンドリングや例外処理はシンプルさを優先して省略しています。
• 実際の業務・サービス実装では適切なバリデーション、ログ、例外処理を追加してください。

License

MITライセンス等ご自由に。
備忘録・サンプル用途です。ご自身の責任でご利用ください。