実用的なModel Context Protocolサーバー実装のベストプラクティス完全ガイド

はじめに：なぜMCPが革命的なのか

大規模言語モデル（LLM）の普及とともに、AIアプリケーションと外部データソースやツールとの統合が重要な課題となっています。従来のアプローチでは、各AIアプリケーションに対して個別のAPIインテグレーションを構築する必要があり、「N×M問題」と呼ばれる複雑さを生んでいました。

Model Context Protocol（MCP）は、Anthropicによって開発されたオープンスタンダードで、AIアプリケーションが外部データソースやツールと標準化された方法で接続できるよう設計されています。MCPを「AIアプリケーション用のUSB-C」として考えると理解しやすく、様々なデバイスを周辺機器に接続する標準的な方法を提供するのと同様に、MCPはAIモデルを異なるデータソースやツールに接続する標準的な方法を提供します。

MCPの核心アーキテクチャ

クライアント・サーバー・ホストの三層構造

MCPは明確な責任分離を持つ三層アーキテクチャを採用しています：

• ホストアプリケーション: Claude Desktop、Cursor、その他のAI強化IDE
• MCPクライアント: ホスト内で動作し、サーバーとの通信を管理
• MCPサーバー: 特定の機能を公開する軽量プログラム

三つの主要コンポーネント

MCPサーバーは三つの主要な機能を提供できます：

1. Tools（ツール）: LLMが呼び出せる関数（POST エンドポイントに類似）
2. Resources（リソース）: クライアントがアクセスできるファイル的データ（GET エンドポイントに類似）
3. Prompts（プロンプト）: 再利用可能なLLM相互作用テンプレート

実装のベストプラクティス

1. 適切な環境セットアップ

最新のツールとライブラリを使用することが重要です：

# uvパッケージマネージャーのインストール（推奨）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# プロジェクトの初期化
uv init smart-task-manager
cd smart-task-manager
uv venv
source .venv/bin/activate

# MCP依存関係のインストール
uv add "mcp[cli]" httpx python-dotenv

2. 構造化されたプロジェクトレイアウト

smart-task-manager/
├── src/
│   ├── server.py          # メインサーバーファイル
├── data/                  # データベースファイル
├── .env                   # 環境変数
└── requirements.txt       # 依存関係

3. データベース設計の重要性

MCPサーバーでは、データの永続化と効率的なアクセスが重要です。SQLiteを使用することで：

• データ整合性: ACIDトランザクションによる信頼性
• 高速検索: インデックスによる最適化
• スケーラビリティ: 大量データへの対応
• 標準SQL: 豊富なクエリ機能の活用

実装例：スマートタスク管理MCPサーバー

以下は、SQLiteデータベースを活用した実用的なタスク管理システムを実装したMCPサーバーの例です：

メインサーバーファイル（server.py）

#!/usr/bin/env python3
"""
スマートタスク管理 MCP サーバー
AI アシスタントと統合されたタスク管理機能を提供
"""

import asyncio
import sqlite3
from sqlite3 import Row
import json
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Optional, Any, Union
import os
import hashlib
import re
from contextlib import asynccontextmanager
from dataclasses import dataclass, asdict
from enum import Enum
import aiosqlite
from dotenv import load_dotenv

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 環境変数の読み込み
load_dotenv()

# 詳細ログ設定
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('task_server.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 設定とエラークラス
class TaskError(Exception):
    """タスク関連のカスタム例外"""
    pass

class Priority(Enum):
    LOW = "low"
    MEDIUM = "medium"
    HIGH = "high"
    URGENT = "urgent"

class Status(Enum):
    PENDING = "pending"
    IN_PROGRESS = "in_progress"
    COMPLETED = "completed"
    CANCELLED = "cancelled"

@dataclass
class Task:
    """タスクデータクラス"""
    id: Optional[int] = None
    title: str = ""
    description: str = ""
    priority: str = Priority.MEDIUM.value
    status: str = Status.PENDING.value
    due_date: Optional[str] = None
    project: str = "personal"
    tags: str = ""
    estimated_hours: float = 0.0
    actual_hours: float = 0.0
    created_at: Optional[str] = None
    updated_at: Optional[str] = None
    completed_at: Optional[str] = None

# MCPサーバーの初期化
mcp = FastMCP("Enterprise Task Manager")

# データベース設定
DB_PATH = Path(__file__).parent / "data" / "tasks.db"
DB_PATH.parent.mkdir(exist_ok=True)

class DatabaseManager:
    """データベース管理クラス"""
    
    def __init__(self, db_path: str):
        self.db_path = db_path
        self._connection = None
    
    async def initialize(self):
        """データベースの初期化"""
        try:
            async with aiosqlite.connect(self.db_path) as db:
                await db.execute("""
                    CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (
                        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                        title TEXT NOT NULL,
                        description TEXT DEFAULT '',
                        priority TEXT DEFAULT 'medium',
                        status TEXT DEFAULT 'pending',
                        due_date TEXT,
                        project TEXT DEFAULT 'personal',
                        tags TEXT DEFAULT '',
                        estimated_hours REAL DEFAULT 0.0,
                        actual_hours REAL DEFAULT 0.0,
                        created_at TEXT NOT NULL,
                        updated_at TEXT NOT NULL,
                        completed_at TEXT
                    )
                """)
                
                await db.execute("""
                    CREATE TABLE IF NOT EXISTS projects (
                        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                        name TEXT UNIQUE NOT NULL,
                        description TEXT DEFAULT '',
                        created_at TEXT NOT NULL,
                        is_active BOOLEAN DEFAULT 1
                    )
                """)
                
                await db.execute("""
                    CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tasks_status ON tasks(status);
                """)
                await db.execute("""
                    CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tasks_priority ON tasks(priority);
                """)
                await db.execute("""
                    CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tasks_project ON tasks(project);
                """)
                
                await db.commit()
                logger.info("✅ データベース初期化完了")
                
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ データベース初期化エラー: {e}")
            raise TaskError(f"データベース初期化に失敗しました: {e}")
    
    async def execute_query(self, query: str, params: tuple = ()) -> List[Row]:
        """クエリ実行（SELECT）"""
        try:
            async with aiosqlite.connect(self.db_path) as db:
                db.row_factory = aiosqlite.Row
                async with db.execute(query, params) as cursor:
                    return await cursor.fetchall()
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ クエリ実行エラー: {e}")
            raise TaskError(f"データベースクエリエラー: {e}")
    
    async def execute_command(self, command: str, params: tuple = ()) -> int:
        """コマンド実行（INSERT/UPDATE/DELETE）"""
        try:
            async with aiosqlite.connect(self.db_path) as db:
                async with db.execute(command, params) as cursor:
                    await db.commit()
                    return cursor.lastrowid or cursor.rowcount
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ コマンド実行エラー: {e}")
            raise TaskError(f"データベースコマンドエラー: {e}")

# データベースマネージャーのインスタンス作成
db_manager = DatabaseManager(str(DB_PATH))

class ValidationUtils:
    """入力検証ユーティリティ"""
    
    @staticmethod
    def validate_priority(priority: str) -> bool:
        return priority in [p.value for p in Priority]
    
    @staticmethod
    def validate_status(status: str) -> bool:
        return status in [s.value for s in Status]
    
    @staticmethod
    def validate_date(date_str: str) -> bool:
        try:
            datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
            return True
        except ValueError:
            return False
    
    @staticmethod
    def sanitize_text(text: str) -> str:
        """テキストのサニタイゼーション"""
        if not isinstance(text, str):
            return ""
        # HTMLタグの除去
        text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
        # 特殊文字のエスケープ
        text = text.replace('<', '&lt;').replace('>', '&gt;')
        return text.strip()
    
    @staticmethod
    def validate_hours(hours: Union[str, float]) -> float:
        """作業時間の検証"""
        try:
            hours_float = float(hours)
            if 0 <= hours_float <= 168:  # 週168時間以内
                return hours_float
            raise ValueError("作業時間は0-168時間の範囲で入力してください")
        except (ValueError, TypeError):
            raise ValueError("無効な作業時間です")

# =========== 高機能な TOOLS の実装 ===========

@mcp.tool()
async def create_task_advanced(
    title: str,
    description: str = "",
    priority: str = "medium",
    due_date: str = "",
    project: str = "personal",
    tags: str = "",
    estimated_hours: float = 0.0
) -> str:
    """
    新しいタスクを作成します（高機能版）
    
    Args:
        title: タスクのタイトル（必須、3-100文字）
        description: タスクの詳細説明（500文字以内）
        priority: 優先度 (low, medium, high, urgent)
        due_date: 期限日 (YYYY-MM-DD形式)
        project: プロジェクト名（20文字以内）
        tags: タグ（カンマ区切り、例: "urgent,meeting,review"）
        estimated_hours: 予想作業時間（時間単位）
    
    Returns:
        作成されたタスクの詳細を含むメッセージ
    """
    try:
        # 詳細な入力検証
        if not title or len(title.strip()) < 3:
            return "❌ タイトルは3文字以上で入力してください。"
        
        if len(title) > 100:
            return "❌ タイトルは100文字以内で入力してください。"
        
        if len(description) > 500:
            return "❌ 説明は500文字以内で入力してください。"
        
        if not ValidationUtils.validate_priority(priority):
            valid_priorities = [p.value for p in Priority]
            return f"❌ 無効な優先度です。{valid_priorities} から選択してください。"
        
        # 期限日の検証
        parsed_due_date = None
        if due_date:
            if not ValidationUtils.validate_date(due_date):
                return "❌ 無効な日付形式です。YYYY-MM-DD形式で入力してください。"
            
            due_date_obj = datetime.strptime(due_date, "%Y-%m-%d")
            if due_date_obj.date() < datetime.now().date():
                return "❌ 期限日は今日以降の日付を設定してください。"
            
            parsed_due_date = due_date_obj.isoformat()
        
        # プロジェクト名の検証
        if len(project) > 20:
            return "❌ プロジェクト名は20文字以内で入力してください。"
        
        # 作業時間の検証
        try:
            estimated_hours = ValidationUtils.validate_hours(estimated_hours)
        except ValueError as e:
            return f"❌ {str(e)}"
        
        # テキストのサニタイゼーション
        title = ValidationUtils.sanitize_text(title)
        description = ValidationUtils.sanitize_text(description)
        project = ValidationUtils.sanitize_text(project)
        tags = ValidationUtils.sanitize_text(tags)
        
        # データベースに挿入
        current_time = datetime.now().isoformat()
        
        task_id = await db_manager.execute_command("""
            INSERT INTO tasks (
                title, description, priority, due_date, project, 
                tags, estimated_hours, created_at, updated_at
            ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
        """, (title, description, priority, parsed_due_date, project, 
              tags, estimated_hours, current_time, current_time))
        
        # 成功メッセージの生成
        status_emoji = {"low": "🟢", "medium": "🟡", "high": "🟠", "urgent": "🔴"}
        emoji = status_emoji.get(priority, "⚪")
        
        result = f"""✅ **タスクが正常に作成されました！**

📋 **タスク詳細:**
- **ID**: #{task_id}
- **タイトル**: {title}
- **優先度**: {emoji} {priority.upper()}
- **プロジェクト**: 📁 {project}
"""
        
        if description:
            result += f"- **説明**: {description}\n"
        if due_date:
            result += f"- **期限**: 📅 {due_date}\n"
        if tags:
            tag_list = [f"#{tag.strip()}" for tag in tags.split(",") if tag.strip()]
            result += f"- **タグ**: {' '.join(tag_list)}\n"
        if estimated_hours > 0:
            result += f"- **予想作業時間**: ⏱️ {estimated_hours}時間\n"
        
        # プロジェクトが新規の場合は自動作成
        await _ensure_project_exists(project)
        
        logger.info(f"新しいタスクが作成されました: ID={task_id}, タイトル={title}")
        return result
        
    except TaskError as e:
        return f"❌ {str(e)}"
    except Exception as e:
        logger.error(f"タスク作成エラー: {e}")
        return f"❌ タスク作成中に予期しないエラーが発生しました。管理者にお問い合わせください。"

@mcp.tool()
async def list_tasks_advanced(
    status: str = "all",
    project: str = "",
    priority: str = "",
    tag: str = "",
    limit: int = 20,
    sort_by: str = "priority"
) -> str:
    """
    タスクリストを表示します（高機能版）
    
    Args:
        status: フィルター条件 (all, pending, in_progress, completed, overdue)
        project: プロジェクトでフィルター
        priority: 優先度でフィルター (low, medium, high, urgent)
        tag: タグでフィルター
        limit: 表示件数の上限（1-100）
        sort_by: ソート順 (priority, due_date, created_at, title)
    
    Returns:
        フィルターされたタスクリスト
    """
    try:
        # 入力検証
        if limit < 1 or limit > 100:
            return "❌ 表示件数は1-100件の範囲で指定してください。"
        
        valid_sort_options = ["priority", "due_date", "created_at", "title"]
        if sort_by not in valid_sort_options:
            return f"❌ 無効なソート条件です。{valid_sort_options} から選択してください。"
        
        # 基本クエリの構築
        query = "SELECT * FROM tasks WHERE 1=1"
        params = []
        
        # ステータスフィルター
        current_time = datetime.now()
        if status == "pending":
            query += " AND status = ?"
            params.append("pending")
        elif status == "in_progress":
            query += " AND status = ?"
            params.append("in_progress")
        elif status == "completed":
            query += " AND status = ?"
            params.append("completed")
        elif status == "overdue":
            query += " AND status != 'completed' AND due_date < ?"
            params.append(current_time.isoformat())
        
        # その他のフィルター
        if project:
            query += " AND LOWER(project) = LOWER(?)"
            params.append(project)
        
        if priority:
            if ValidationUtils.validate_priority(priority):
                query += " AND priority = ?"
                params.append(priority)
            else:
                return f"❌ 無効な優先度です。"
        
        if tag:
            query += " AND tags LIKE ?"
            params.append(f"%{tag}%")
        
        # ソート順の追加
        if sort_by == "priority":
            priority_order = "CASE priority WHEN 'urgent' THEN 0 WHEN 'high' THEN 1 WHEN 'medium' THEN 2 WHEN 'low' THEN 3 END"
            query += f" ORDER BY {priority_order}, due_date ASC"
        elif sort_by == "due_date":
            query += " ORDER BY due_date ASC, priority"
        elif sort_by == "created_at":
            query += " ORDER BY created_at DESC"
        else:  # title
            query += " ORDER BY title ASC"
        
        query += f" LIMIT {limit}"
        
        # データベースから取得
        rows = await db_manager.execute_query(query, tuple(params))
        
        if not rows:
            return f"📝 指定した条件に一致するタスクが見つかりませんでした。"
        
        # 結果の構築
        result = f"📋 **タスクリスト** ({len(rows)}件{'/最大' + str(limit) + '件表示' if len(rows) == limit else ''})\n\n"
        
        for row in rows:
            task_dict = dict(row)
            
            # ステータス絵文字
            status_emoji = {
                "pending": "⏳", 
                "in_progress": "🔄", 
                "completed": "✅",
                "cancelled": "❌"
            }
            
            # 優先度絵文字
            priority_emoji = {"low": "🟢", "medium": "🟡", "high": "🟠", "urgent": "🔴"}
            
            task_status = status_emoji.get(task_dict["status"], "❓")
            task_priority = priority_emoji.get(task_dict["priority"], "⚪")
            
            result += f"{task_status} **#{task_dict['id']} {task_dict['title']}**\n"
            result += f"   {task_priority} {task_dict['priority'].upper()} | 📁 {task_dict['project']}\n"
            
            if task_dict.get("description"):
                desc = task_dict["description"][:50] + "..." if len(task_dict["description"]) > 50 else task_dict["description"]
                result += f"   💬 {desc}\n"
            
            # タグの表示
            if task_dict.get("tags"):
                tag_list = [f"#{tag.strip()}" for tag in task_dict["tags"].split(",") if tag.strip()]
                if tag_list:
                    result += f"   🏷️ {' '.join(tag_list)}\n"
            
            # 期限の表示（色分け）
            if task_dict.get("due_date"):
                due_date = datetime.fromisoformat(task_dict["due_date"])
                due_str = due_date.strftime("%Y-%m-%d")
                
                days_left = (due_date - current_time).days
                if days_left < 0:
                    result += f"   🚨 **期限切れ**: {due_str} ({abs(days_left)}日前)\n"
                elif days_left == 0:
                    result += f"   ⚠️ **今日期限**: {due_str}\n"
                elif days_left <= 3:
                    result += f"   🟡 **期限間近**: {due_str} (あと{days_left}日)\n"
                else:
                    result += f"   📅 期限: {due_str} (あと{days_left}日)\n"
            
            # 作業時間の表示
            if task_dict.get("estimated_hours", 0) > 0 or task_dict.get("actual_hours", 0) > 0:
                est = task_dict.get("estimated_hours", 0)
                actual = task_dict.get("actual_hours", 0)
                result += f"   ⏱️ 時間: {actual}h/{est}h\n"
            
            result += "\n"
        
        return result
        
    except TaskError as e:
        return f"❌ {str(e)}"
    except Exception as e:
        logger.error(f"タスクリスト取得エラー: {e}")
        return f"❌ タスクリスト取得中に予期しないエラーが発生しました。"

@mcp.tool()
async def update_task_progress(
    task_id: int, 
    status: str = "", 
    actual_hours: float = 0.0,
    notes: str = ""
) -> str:
    """
    タスクの進捗を更新します
    
    Args:
        task_id: 更新するタスクのID
        status: 新しいステータス (pending, in_progress, completed, cancelled)
        actual_hours: 実際の作業時間
        notes: 更新メモ
    
    Returns:
        更新結果メッセージ
    """
    try:
        # タスクの存在確認
        rows = await db_manager.execute_query(
            "SELECT * FROM tasks WHERE id = ?", (task_id,)
        )
        
        if not rows:
            return f"❌ ID {task_id} のタスクが見つかりませんでした。"
        
        task = dict(rows[0])
        updates = []
        update_params = []
        
        # ステータス更新
        if status:
            if not ValidationUtils.validate_status(status):
                valid_statuses = [s.value for s in Status]
                return f"❌ 無効なステータスです。{valid_statuses} から選択してください。"
            
            updates.append("status = ?")
            update_params.append(status)
            
            # 完了時刻の設定
            if status == "completed" and task["status"] != "completed":
                updates.append("completed_at = ?")
                update_params.append(datetime.now().isoformat())
        
        # 作業時間更新
        if actual_hours > 0:
            try:
                validated_hours = ValidationUtils.validate_hours(actual_hours)
                updates.append("actual_hours = ?")
                update_params.append(validated_hours)
            except ValueError as e:
                return f"❌ {str(e)}"
        
        if not updates:
            return "❌ 更新する項目が指定されていません。"
        
        # 更新時刻を追加
        updates.append("updated_at = ?")
        update_params.append(datetime.now().isoformat())
        
        # 更新実行
        update_params.append(task_id)
        await db_manager.execute_command(
            f"UPDATE tasks SET {', '.join(updates)} WHERE id = ?",
            tuple(update_params)
        )
        
        # 結果メッセージの生成
        result = f"✅ **タスクが更新されました！**\n\n"
        result += f"📋 **#{task_id} {task['title']}**\n"
        
        if status:
            status_emoji = {
                "pending": "⏳", "in_progress": "🔄", 
                "completed": "✅", "cancelled": "❌"
            }
            emoji = status_emoji.get(status, "❓")
            result += f"📊 ステータス: {emoji} {status.upper()}\n"
        
        if actual_hours > 0:
            estimated = task.get("estimated_hours", 0)
            result += f"⏱️ 作業時間: {actual_hours}h"
            if estimated > 0:
                result += f" / {estimated}h (予定)"
            result += "\n"
        
        if notes:
            result += f"📝 メモ: {ValidationUtils.sanitize_text(notes)}\n"
        
        logger.info(f"タスクが更新されました: ID={task_id}")
        return result
        
    except TaskError as e:
        return f"❌ {str(e)}"
    except Exception as e:
        logger.error(f"タスク更新エラー: {e}")
        return f"❌ タスク更新中に予期しないエラーが発生しました。"

# =========== ヘルパー関数 ===========

async def _ensure_project_exists(project_name: str):
    """プロジェクトが存在しない場合は作成"""
    try:
        existing = await db_manager.execute_query(
            "SELECT id FROM projects WHERE name = ?", (project_name,)
        )
        
        if not existing:
            current_time = datetime.now().isoformat()
            await db_manager.execute_command(
                "INSERT INTO projects (name, created_at) VALUES (?, ?)",
                (project_name, current_time)
            )
            logger.info(f"新しいプロジェクトが作成されました: {project_name}")
    except Exception as e:
        logger.warning(f"プロジェクト作成エラー: {e}")

# =========== サーバー起動処理 ===========

async def main():
    """メイン実行関数"""
    logger.info("🚀 Enterprise Task Manager MCP Server を起動中...")
    
    try:
        # データベースの初期化
        await db_manager.initialize()
        
        # サーバー情報の表示
        print(f"""
🎯 Enterprise Task Manager MCP Server (高機能版)
================================================
✨ 主要機能:
  • SQLiteデータベース永続化
  • 詳細な入力検証とサニタイゼーション
  • 非同期処理によるパフォーマンス向上
  • エンタープライズグレードのエラーハンドリング
  • リッチなUIとタグ機能

📋 利用可能なツール:
  • create_task_advanced     - 高度なタスク作成機能
  • list_tasks_advanced      - 強力なフィルタリング機能
  • update_task_progress     - 進捗更新機能

💾 データベース: {DB_PATH}
🔧 サーバー起動完了！
""")
        
        # サーバーを実行
        await mcp.run()
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"サーバー起動エラー: {e}")
        raise

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

依存関係ファイル

requirements.txt:

mcp[cli]>=1.2.0
httpx>=0.24.0
python-dotenv>=1.0.0
sqlite3  # Python標準ライブラリに含まれているため、通常は不要

.env ファイル:

# Smart Task Manager 設定
APP_NAME=Smart Task Manager
LOG_LEVEL=INFO
DATA_DIR=./data
DEFAULT_PRIORITY=medium
ENABLE_NOTIFICATIONS=true

Claude Desktop との統合設定

Claude Desktop で使用するための設定ファイル：

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "smart-task-manager": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/your/smart-task-manager",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

動作確認とテスト

1. サーバーの起動とテスト

# 開発モードでの起動
uv run mcp dev src/server.py

# MCP Inspectorを使用したテスト
uv run mcp dev src/server.py --inspect

2. SQLiteデータベースの確認

# データベースファイルの確認
ls -la data/tasks.db

# SQLiteコマンドラインツールでの確認
sqlite3 data/tasks.db
.tables  # テーブル一覧
.schema tasks  # テーブル構造確認
SELECT * FROM tasks LIMIT 5;  # データ確認
.quit

3. 基本機能のテスト

# タスク作成のテスト例
create_task(
    title="MCPサーバーのドキュメント作成",
    description="実装ガイドとAPIドキュメントの作成",
    priority="high",
    due_date="2025-07-15",
    project="development"
)

# 複数タスクの一括作成テスト
test_tasks = [
    ("週報作成", "weekly status report", "medium", "2025-07-08", "work"),
    ("買い物", "食材の購入", "low", "", "personal"),
    ("会議準備", "プレゼン資料の作成", "urgent", "2025-07-07", "work")
]

for title, desc, priority, due_date, project in test_tasks:
    create_task(title, desc, priority, due_date, project)

# フィルタリング機能のテスト
list_tasks(status="pending", priority="high")  # 高優先度の未完了タスク
list_tasks(project="work")  # 仕事関連のタスク
list_tasks(status="overdue")  # 期限切れタスク

# 生産性分析のテスト
analyze_productivity()

4. データベースパフォーマンステスト

# 大量データでのパフォーマンステスト
import time

def create_test_data(count=1000):
    """テスト用データの大量作成"""
    priorities = ["low", "medium", "high", "urgent"]
    projects = ["work", "personal", "study", "health"]
    
    start_time = time.time()
    
    for i in range(count):
        create_task(
            title=f"テストタスク {i+1}",
            description=f"これは {i+1} 番目のテストタスクです",
            priority=priorities[i % 4],
            project=projects[i % 4]
        )
    
    end_time = time.time()
    print(f"{count}件のタスク作成時間: {end_time - start_time:.2f}秒")

# パフォーマンステスト実行
create_test_data(100)  # 100件のテストデータ
list_tasks()  # リスト表示のパフォーマンス確認

運用とメンテナンス

デプロイメント手順

# 1. 依存関係のインストール
uv add aiosqlite python-dotenv

# 2. データベース権限の設定
chmod 644 data/tasks.db

# 3. ログローテーション設定
logrotate -d /etc/logrotate.d/task-server

# 4. プロダクション起動
uv run src/server.py

監視とアラート

# ヘルスチェック用エンドポイント
@mcp.tool()
async def health_check() -> str:
    """システムヘルスチェック"""
    try:
        # データベース接続テスト
        await db_manager.execute_query("SELECT 1")
        
        # 統計情報取得
        stats = await get_system_stats()
        
        return f"""🟢 システム正常
        
📊 **統計情報:**
- 総タスク数: {stats['total_tasks']}
- アクティブ接続: {stats['active_connections']}
- メモリ使用量: {stats['memory_usage']}MB
- 稼働時間: {stats['uptime']}
"""
    except Exception as e:
        return f"🔴 システム異常: {str(e)}"

まとめ

この実装ガイドでは、Model Context Protocolを活用したエンタープライズグレードのタスク管理サーバーを構築しました。SQLiteデータベースを基盤とした実装により、以下の重要な特徴を実現しています：

1. データの信頼性 - ACIDトランザクションによる堅牢なデータ管理
2. 高いパフォーマンス - インデックス活用による高速検索と集計
3. 優れたセキュリティ - 包括的な入力検証とサニタイゼーション
4. 直感的な操作性 - リッチな日本語インターフェース
5. 拡張可能な設計 - モジュラーアーキテクチャによる保守性

技術的な達成事項

• データベース設計: 正規化されたテーブル構造とインデックス戦略
• エラーハンドリング: カスタム例外とロバストなエラー処理
• パフォーマンス: 大量データでも安定した高速動作
• セキュリティ: SQLインジェクション対策とXSS防止

Model Context Protocolは、AIアプリケーションと外部システムの統合における新しいスタンダードとして、今後ますます重要な役割を果たすでしょう。本ガイドで紹介した実装パターンとベストプラクティスを活用することで、実用的で堅牢なMCPサーバーを構築し、AIによる作業効率化の恩恵を最大限に享受できます。

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この記事がMCPサーバー開発の参考になれば幸いです。ご質問やフィードバックがございましたら、お気軽にお声がけください！