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概要

FastMCP は、Model Context Protocol (MCP) クライアントおよびサーバーを、最小限のボイラープレートで構築できるハイレベルな Python フレームワークです。
LLM と連携するツールの開発や、外部 API を MCP 経由で統合する場合でも、FastMCP はシンプルな Python 構文と強力な機能により、実装を大幅に容易にします。 本ガイドでは SambaCloud と FastMCP を連携させる方法を解説し、カスタム MCP サーバーの構築や既存 MCP サーバーへの接続を通じて、高度なオーケストレーション、エージェントツール、ファンクションコーリングなどのユースケースを実現します。

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前提条件

  • SambaCloud アカウントとAPIキー
  • Python 3.8 以上
  • Python の仮想環境およびターミナル操作の基本知識

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インストール

  1. 仮想環境を作成・有効化します。
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
  1. 必要なパッケージをインストールします。
pip install openai
pip install mcp
openai は SambaNova を含む OpenAI 互換 API の呼び出しに使用します。

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利用方法

FastMCP は以下のように利用できます。
  • カスタム MCP サーバーを起動する
  • SambaNova モデルを用いて構築された MCP サーバーに接続する
以下は SambaNova 互換モデルを用いた最小構成の例です。 
from mcp.server.fast import FastMCPServer

app = FastMCPServer(model="sambanova/falcon-rw-7b-instruct")

@app.tool()
def get_weather(location: str) -> str:
    return f"The weather in {location} is sunny."

app.run()
@app.tool() デコレーターを使用すると、関数を MCP 経由で呼び出せるツールとして公開できます。 複数のツール登録や、型アノテーションを利用した複雑な入力処理も可能です。

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ユースケース

  • SambaNova モデルによるツール利用やfunction callingの実装
  • マルチエージェントシステムやオーケストレーションフレームワークの構築
  • 外部 API やツールを LLM ワークフローに統合
  • デコレーターを使った軽量カスタムエージェントの提供

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参考情報