Skip to content

ClasCat® AI Research

クラスキャット – 生成 AI, AI エージェント, MCP

Menu
  • ホーム
    • ClassCat® AI Research ホーム
    • クラスキャット・ホーム
  • OpenAI API
    • OpenAI Python ライブラリ 1.x : 概要
    • OpenAI ブログ
      • GPT の紹介
      • GPT ストアの紹介
      • ChatGPT Team の紹介
    • OpenAI platform 1.x
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート (Python)
      • Get Started : クイックスタート (Node.js)
      • Get Started : モデル
      • 機能 : 埋め込み
      • 機能 : 埋め込み (ユースケース)
      • ChatGPT : アクション – イントロダクション
      • ChatGPT : アクション – Getting started
      • ChatGPT : アクション – アクション認証
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT
      • ChatGPTとは何ですか?
      • ChatGPT は真実を語っていますか?
      • GPT の作成
      • GPT FAQ
      • GPT vs アシスタント
      • GPT ビルダー
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT > メモリ
      • FAQ
    • OpenAI ヘルプ : GPT ストア
      • 貴方の GPT をフィーチャーする
    • OpenAI Python ライブラリ 0.27 : 概要
    • OpenAI platform
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート
      • Get Started : モデル
      • ガイド : GPT モデル
      • ガイド : 画像生成 (DALL·E)
      • ガイド : GPT-3.5 Turbo 対応 微調整
      • ガイド : 微調整 1.イントロダクション
      • ガイド : 微調整 2. データセットの準備 / ケーススタディ
      • ガイド : 埋め込み
      • ガイド : 音声テキスト変換
      • ガイド : モデレーション
      • ChatGPT プラグイン : イントロダクション
    • OpenAI Cookbook
      • 概要
      • API 使用方法 : レート制限の操作
      • API 使用方法 : tiktoken でトークンを数える方法
      • GPT : ChatGPT モデルへの入力をフォーマットする方法
      • GPT : 補完をストリームする方法
      • GPT : 大規模言語モデルを扱う方法
      • 埋め込み : 埋め込みの取得
      • GPT-3 の微調整 : 分類サンプルの微調整
      • DALL-E : DALL·E で 画像を生成して編集する方法
      • DALL·E と Segment Anything で動的マスクを作成する方法
      • Whisper プロンプティング・ガイド
  • Gemini API
    • Tutorials : クイックスタート with Python (1) テキスト-to-テキスト生成
    • (2) マルチモーダル入力 / 日本語チャット
    • (3) 埋め込みの使用
    • (4) 高度なユースケース
    • クイックスタート with Node.js
    • クイックスタート with Dart or Flutter (1) 日本語動作確認
    • Gemma
      • 概要 (README)
      • Tutorials : サンプリング
      • Tutorials : KerasNLP による Getting Started
  • Keras 3
    • 新しいマルチバックエンド Keras
    • Keras 3 について
    • Getting Started : エンジニアのための Keras 入門
    • Google Colab 上のインストールと Stable Diffusion デモ
    • コンピュータビジョン – ゼロからの画像分類
    • コンピュータビジョン – 単純な MNIST convnet
    • コンピュータビジョン – EfficientNet を使用した微調整による画像分類
    • コンピュータビジョン – Vision Transformer による画像分類
    • コンピュータビジョン – 最新の MLPモデルによる画像分類
    • コンピュータビジョン – コンパクトな畳込み Transformer
    • Keras Core
      • Keras Core 0.1
        • 新しいマルチバックエンド Keras (README)
        • Keras for TensorFlow, JAX, & PyTorch
        • 開発者ガイド : Getting started with Keras Core
        • 開発者ガイド : 関数型 API
        • 開発者ガイド : シーケンシャル・モデル
        • 開発者ガイド : サブクラス化で新しい層とモデルを作成する
        • 開発者ガイド : 独自のコールバックを書く
      • Keras Core 0.1.1 & 0.1.2 : リリースノート
      • 開発者ガイド
      • Code examples
      • Keras Stable Diffusion
        • 概要
        • 基本的な使い方 (テキスト-to-画像 / 画像-to-画像変換)
        • 混合精度のパフォーマンス
        • インペインティングの簡易アプリケーション
        • (参考) KerasCV – Stable Diffusion を使用した高性能画像生成
  • TensorFlow
    • TF 2 : 初級チュートリアル
    • TF 2 : 上級チュートリアル
    • TF 2 : ガイド
    • TF 1 : チュートリアル
    • TF 1 : ガイド
  • その他
    • 🦜️🔗 LangChain ドキュメント / ユースケース
    • Stable Diffusion WebUI
      • Google Colab で Stable Diffusion WebUI 入門
      • HuggingFace モデル / VAE の導入
      • LoRA の利用
    • Diffusion Models / 拡散モデル
  • クラスキャット
    • 会社案内
    • お問合せ
    • Facebook
    • ClassCat® Blog
Menu

MCP : チュートリアル : Inspector

Posted on 05/21/2025 by Masashi Okumura

Model Context Protocol サーバをテストしてデバッグするための MCP Inspector の詳細な使用ガイドです。MCP Inspector は MCP サーバのテストとデバッグのためのインタラクティブな開発ツールです。

Model Context Protocol (MCP) : チュートリアル : Inspector

作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 05/21/2025

* 本記事は github modelcontextprotocol の以下のページを独自に翻訳した上でまとめ直し、補足説明を加えています :

  • Model Context Protocol : Tutorials : Inspector

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

クラスキャット 人工知能 研究開発支援サービス ⭐️ リニューアルしました 😉

◆ クラスキャット は人工知能に関する各種サービスを提供しています。お気軽にご相談ください :

  • 人工知能導入個別相談会(無償)実施中! [詳細]

  • 人工知能研究開発支援 [詳細]
    1. 自社特有情報を含むチャットボット構築支援
    2. 画像認識 (医療系含む) / 画像生成

  • PoC(概念実証)を失敗させないための支援 [詳細]

◆ お問合せ : 下記までお願いします。

  • クラスキャット セールス・インフォメーション
  • sales-info@classcat.com
  • ClassCatJP

 

 

Model Context Protocol (MCP) : チュートリアル : Inspector

Model Context Protocol サーバをテストしてデバッグするための MCP Inspector の詳細な使用ガイド。

MCP Inspector は MCP サーバのテストとデバッグのためのインタラクティブな開発ツールです。デバッグガイド は Inspector をデバッグ・ツールキット全体の一部としてカバーしますが、このドキュメントは Inspector の特徴と機能の詳細な説明を提供します。

 

Getting started

インストールと基本的な使用方法

Inspector はインストールを必要とすることなく npx 経由で直接実行されます :
​

npx @modelcontextprotocol/inspector <command>
npx @modelcontextprotocol/inspector <command> <arg1> <arg2>

 

NPM または PyPi からサーバを検査する

NPM or PyPi からサーバパッケージを起動する一般的な方法です。

NPM パッケージ

npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx <package-name> <args>
# For example
npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx server-postgres postgres://127.0.0.1/testdb

PyPi パッケージ

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx <package-name> <args>
# For example
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-git --repository ~/code/mcp/servers.git

 

ローカルで開発されたサーバの検査

ローカルで開発されたサーバ、またはリポジトリとしてダウンロードされたサーバを検査するには、最も一般的な方法は :

TypeScript

npx @modelcontextprotocol/inspector node path/to/server/index.js args...

Python

npx @modelcontextprotocol/inspector \
  uv \
  --directory path/to/server \
  run \
  package-name \
  args...

Please carefully read any attached README for the most accurate instructions.

 

機能概要


MCP Inspector インターフェイス

 
Inspector は MCP サーバと相互作用するために幾つかの機能を提供します :

 

サーバ接続ペイン

  • サーバに接続するための トランスポート を選択できます

  • ローカルサーバについては、コマンドライン引数と環境のカスタマイズをサポートします

 

リソース・タブ

  • 利用可能なリソースすべてをリストアップ

  • リソースのメタデータ (MIME タイプ, 説明) を表示します

  • リソースコンテンツの検査を可能にします

  • サブスクリプションのテストをサポートします

 

プロンプト・タブ

  • 利用可能なプロンプト・テンプレートを表示します

  • プロンプト引数と説明を示します

  • カスタム引数を使用したプロンプトテストを可能にします

  • 生成されたメッセージのプレビュー

 

ツール・タブ

  • 利用可能なツールのリストアップ

  • ツールのスキーマと説明を示します

  • カスタム入力を使用してツールのテストを可能にします

  • ツール実行結果を表示します

 

通知 (Notifications) ペイン

  • サーバから記録されたすべてのログを表示します

  • サーバから受信した通知を表示します

 

以上



クラスキャット

最近の投稿

  • LangGraph Platform : Get started : クイックスタート
  • LangGraph Platform : 概要
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : ユーザインターフェイス
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : 配備
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : マルチエージェント

タグ

AutoGen (13) ClassCat Press Release (20) ClassCat TF/ONNX Hub (11) DGL 0.5 (14) Eager Execution (7) Edward (17) FLUX.1 (16) Gemini (20) HuggingFace Transformers 4.5 (10) HuggingFace Transformers 4.6 (7) HuggingFace Transformers 4.29 (9) Keras 2 Examples (98) Keras 2 Guide (16) Keras 3 (10) Keras Release Note (17) Kubeflow 1.0 (10) LangChain (45) LangGraph (20) MediaPipe 0.8 (11) Model Context Protocol (16) NNI 1.5 (16) OpenAI Agents SDK (8) OpenAI Cookbook (13) OpenAI platform (10) OpenAI platform 1.x (10) OpenAI ヘルプ (8) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (33) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Alpha) (15) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Beta) (16) TensorFlow 2.0 Guide (10) TensorFlow 2.0 Guide (Alpha) (16) TensorFlow 2.0 Guide (Beta) (9) TensorFlow 2.0 Release Note (12) TensorFlow 2.0 Tutorials (20) TensorFlow 2.0 Tutorials (Alpha) (14) TensorFlow 2.0 Tutorials (Beta) (12) TensorFlow 2.4 Guide (24) TensorFlow Deploy (8) TensorFlow Get Started (7) TensorFlow Graphics (7) TensorFlow Probability (9) TensorFlow Programmer's Guide (22) TensorFlow Release Note (18) TensorFlow Tutorials (33) TF-Agents 0.4 (11)
2025年5月
月 火 水 木 金 土 日
 1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031  
« 4月   6月 »
© 2025 ClasCat® AI Research | Powered by Minimalist Blog WordPress Theme