【要約】OllamaではじめるMCP入門(MCPサーバーの立ち上げから利用まで) [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者は、LLMに外部の計算機能やAPI操作を行わせたいと考えている。しかし、標準的なLLMは学習データのみに依存するため、以下の課題がある。
- ・動的なデータの取得や、正確な計算が困難である。
- ・LLM単体では、外部ツールとの連携手段を持たない。
// Approach
開発者は、MCPという規約を用い、FastMCPでサーバーを構築する手法を採用した。具体的な実装ステップは以下の通りである。
- ・
pip install fastmcpで環境を構築する。 - ・
@mcp.tool()デコレーターを用い、docstring付きの関数を定義する。 - ・Ollamaに対し、特定のJSONフォーマットでツール利用を要求するシステムプロンプトを与える。
- ・クライアント側で、LLMの回答を解析し、
client.call_tool()で実行する。
// Result
実装の結果、ローカルのOllama上でツールを利用可能なエージェントの動作を確認した。
- ・
add,double,tripleの3つのツールが正常に動作した。 - ・Ollama (gemma4:e4b) が、ツール実行結果を反映した最終回答を生成した。
Senior Engineer Insight
> プロトタイプとしては非常に優れた構成である。しかし、実戦投入には以下の懸念がある。
- ・プロンプトによるツール呼び出しは、パースエラーのリスクが高い。
- ・本番環境では、Function Callingのネイティブ実装を優先すべきだ。
- ・大規模運用では、サーバーのレイテンシとエラーハンドリングが重要となる。