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<div align="center" style="margin-bottom: 30px; border-radius: .5em; border: 1px solid var(--vp-c-brand-2); background-color: var(--vp-bg-brand-2); padding: 30px 10px;">
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<img src="/images/icons/openmcp-sdk.svg" width="200px"/>
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<h3>openmcp-sdk : openmcp 向けデプロイメントフレームワーク</h3>
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<h4>実験室から本番環境まで、エージェントを瞬時に展開</h4>
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</div>
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# 導入 & インストール
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## openmcp-sdk.jsとは
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OpenMCP Clientは統合されたMCPデバッグソリューションを提供しますが、それだけでは物足りません。
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作成したmcpを配布可能なアプリにしたり、サーバー上で関数サービスやマイクロサービスとして展開したい場合、OpenMCP Clientがフロントエンドに大規模モデルとの連携やツール使用ロジックを実装しているため、困難が生じます。
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openmcp-sdk.jsはこの問題に対する軽量ソリューションです。Node.jsライブラリとして、完成したmcpをシームレスにエージェントとして展開可能にします。
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## インストール
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::: code-group
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```bash [npm]
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npm install openmcp-sdk
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```
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```bash [yarn]
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yarn add openmcp-sdk
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```
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```bash [pnpm]
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pnpm add openmcp-sdk
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```
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:::
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:::warning
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現在openmcp-sdkはesmモードのインポートのみサポートしています
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:::
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## 使用方法
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ファイル名：main.ts
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```typescript
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import { TaskLoop } from 'openmcp-sdk/task-loop';
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import { TaskLoopAdapter } from 'openmcp-sdk/service';
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async function main() {
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// 通信とmcp接続を担当するアダプター作成
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const adapter = new TaskLoopAdapter();
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// mcpサーバー追加
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adapter.addMcp({
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connectionType: 'STDIO',
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commandString: 'node index.js',
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cwd: '~/projects/openmcp-tutorial/my-browser/dist'
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});
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// イベントループドライバー作成（verbose値が高いほど詳細なログを出力）
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const taskLoop = new TaskLoop({ adapter, verbose: 1 });
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// 全ツール取得
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const tools = await taskLoop.getTools();
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// 使用する大規模モデル設定
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taskLoop.setLlmConfig({
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id: 'deepseek',
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baseUrl: 'https://api.deepseek.com/v1',
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userToken: process.env['DEEPSEEK_API_TOKEN'],
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userModel: 'deepseek-chat'
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});
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// コンテキスト作成と設定
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const storage = {
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messages: [],
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settings: {
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temperature: 0.7,
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// 全てのツールを有効化
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enableTools: tools,
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// システムプロンプト
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systemPrompt: 'you are a clever bot',
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// 会話コンテキストのターン数
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contextLength: 20
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}
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};
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// 質問内容
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const message = 'hello world';
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// イベントループ開始
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await taskLoop.start(storage, message);
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// 最終回答を表示（messages.at(-1)に格納）
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const content = storage.messages.at(-1).content;
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console.log('最終回答：', content);
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}
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main();
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```
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esmモードで実行するには、まずTypeScriptのesmランチャーをインストール：
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```bash
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npm install tsx --save-dev
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```
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ファイルを実行：
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```bash
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npx tsx main.ts
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```
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出力例：
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```
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[6/5/2025, 8:16:15 PM] 🚀 [my-browser] 0.1.0 接続済み
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[6/5/2025, 8:16:15 PM] タスクループが新規エポックを開始
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[6/5/2025, 8:16:23 PM] タスクループがエポックを終了
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[6/5/2025, 8:16:23 PM] 🤖 LLMがこれらのツールを呼び出し要求: k_navigate
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[6/5/2025, 8:16:23 PM] 🔧 ツールk_navigateを呼び出し中
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[6/5/2025, 8:16:34 PM] × ツール呼び出し失敗 McpError: MCP error -32603: net::ERR_CONNECTION_RESET at https://towardsdatascience.com/tag/editors-pick/
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||
[6/5/2025, 8:16:34 PM] タスクループが新規エポックを開始
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[6/5/2025, 8:16:40 PM] タスクループがエポックを終了
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[6/5/2025, 8:16:40 PM] 🤖 LLMがこれらのツールを呼び出し要求: k_navigate
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[6/5/2025, 8:16:40 PM] 🔧 ツールk_navigateを呼び出し中
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[6/5/2025, 8:16:44 PM] ✓ ツール呼び出し成功
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[6/5/2025, 8:16:44 PM] タスクループが新規エポックを開始
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[6/5/2025, 8:16:57 PM] タスクループがエポックを終了
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[6/5/2025, 8:16:57 PM] 🤖 LLMがこれらのツールを呼び出し要求: k_evaluate
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[6/5/2025, 8:16:57 PM] 🔧 ツールk_evaluateを呼び出し中
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[6/5/2025, 8:16:57 PM] ✓ ツール呼び出し成功
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[6/5/2025, 8:16:57 PM] タスクループが新規エポックを開始
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[6/5/2025, 8:17:06 PM] タスクループがエポックを終了
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[6/5/2025, 8:17:06 PM] 🤖 LLMがこれらのツールを呼び出し要求: k_navigate, k_navigate
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[6/5/2025, 8:17:06 PM] 🔧 ツールk_navigateを呼び出し中
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[6/5/2025, 8:17:09 PM] ✓ ツール呼び出し成功
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[6/5/2025, 8:17:09 PM] 🔧 ツールk_navigateを呼び出し中
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[6/5/2025, 8:17:12 PM] ✓ ツール呼び出し成功
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[6/5/2025, 8:17:12 PM] タスクループが新規エポックを開始
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[6/5/2025, 8:17:19 PM] タスクループがエポックを終了
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[6/5/2025, 8:17:19 PM] 🤖 LLMがこれらのツールを呼び出し要求: k_evaluate, k_evaluate
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[6/5/2025, 8:17:19 PM] 🔧 ツールk_evaluateを呼び出し中
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[6/5/2025, 8:17:19 PM] ✓ ツール呼び出し成功
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[6/5/2025, 8:17:19 PM] 🔧 ツールk_evaluateを呼び出し中
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[6/5/2025, 8:17:19 PM] ✓ ツール呼び出し成功
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[6/5/2025, 8:17:19 PM] タスクループが新規エポックを開始
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[6/5/2025, 8:17:45 PM] タスクループがエポックを終了
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"以下は人気記事の整理済み情報（簡体中文訳）:\n\n---\n\n### K1 タイトル\n**『データドリフトは真の問題ではない：監視戦略こそが鍵』**\n\n**概要**\n機械学習分野でデータドリフトはモデル性能低下の原因とされますが、本記事はこの常識を覆します。監視戦略の不備こそが核心的問題だと指摘。eコマース推薦システムや金融リスクモデルなどの実例を通じ、従来の統計的監視の限界を明らかにし、3層監視フレームワークを提案:\n1. **統計監視**: データ分布変化を迅速検知（初期信号として）\n2. **コンテキスト監視**: ビジネスロジックと連動、重要指標への影響を判定\n3. **行動監視**: モデル予測の実効果を追跡、「無音ドリフト」を防止\n\n技術指標依存ではなく、ビジネス目標と密接に連携した監視システムの重要性を強調。\n\n**原文リンク**\n[記事を読む](https://towardsdatascience.com/data-drift-is-not-the-actual-problem-your-monitoring-strategy-is/)\n\n---\n\n### K2 タイトル\n**『Jupyterからプログラマーへの速習ガイド』**\n\n**概要**\nデータサイエンティストや初心者向けに、Jupyter Notebookから専門的プログラミングへ移行する道筋を提示。VS Code、Git、Dockerなどのツール推奨と実践コード例で、Notebookの限界を超え、コードの保守性と拡張性を向上させる方法を解説。\n\n主なハイライト:\n- Notebookコードを再利用可能なPythonスクリプトへモジュール化\n- バージョン管理とコンテナ技術で開発フローを最適化\n- 実験的コードから本番級アプリケーションへの変換実例\n\n**原文リンク**\n[記事を読む](https://towardsdatascience.com/the-journey-from-jupyter-to-programmer-a-quick-start-guide/)\n\n---\n\n追加調整やコンテンツ補充が必要な場合はお知らせください！" |