MCP 基礎デバッグ
基本デバッグ
クイックデバッグでは、mcpのデバッグ方法について簡単に紹介しました。この章では、openmcpにおけるデバッグモジュールのいくつかの特徴と高度な機能に焦点を当てます。
タブ
openmcpはタブをデバッグプロジェクトの最小単位としており、バーの+をクリックすると新しいタブを作成できます。OpenMCPのtools、resources、promptsの基本的な使用方法はInspectorとほぼ同じですが、OpenMCPは自動的に左側のリソースリストの初期化を行います。Inspectorではこの手順を手動で行う必要があります。
デバッグ内容の自動保存
openmcpはテスト結果を自動保存する機能を備えています。以下の動作がopenmcpによるタブとその内容の保存をトリガーします：
- タブを作成し、有効なデバッグプロジェクトを選択する
- デバッグページでデバッグ動作を行う（ツールの選択、ツールの実行、大規模モデルへの質問など）
現在のmcpプロジェクトのテストデータは.openmcp/tabs.{server-name}.jsonに保存されます。ここで{server-name}はmcpサーバー接続が成功したサーバー名です。
WARNING
注意：同じプロジェクト内に名前が完全に同じmcpサーバーを2つ持つべきではありません。これにより.openmcp/tabs.{server-name}.jsonの接続情報保存が衝突し、未知のエラーが発生する可能性があります。
インタラクティブテストでの迅速な再現
デバッグ過程では、大規模モデルの回答が不十分で、これが特定のツールのエラーによって引き起こされる場合があります。問題がツールにあるかどうかを迅速に特定するために、下部の小さな飛行機アイコンをクリックできます。
クリックすると、OpenMCPは新しいテストtoolプロジェクトを作成し、当時大規模モデルが使用したパラメータを自動的に右側のフォームに入力します：
あなたがするべきことは、実行をクリックしてエラーオプションを確認または排除することだけです。
Mockデータ
一連のmcp toolの応答を迅速にテストするために、mock data機能を提供しています。これにより、mcp toolのschemaに基づいて使用可能なパラメータのセットを迅速に生成し、mcp toolの機能をテストできます。
2種類のmock方法を提供しています。1つ目はmockボタンで、クリックすると実際の意味はないがフォームを埋めることができるmockデータが自動生成されます。下図のmockボタンがこの機能のトリガーポイントです。
また、AI mock機能も提供しており、AIを使用してより現実的で信頼性の高いmockデータを生成できます。ただし、まず大規模モデルの接続で大規模モデルを設定する必要があります。下図のAIボタンがこの機能のトリガーポイントであり、mockデータを生成するpromptをカスタマイズすることもできます。
pydanticサポート
Pythonのfastmcpを使用してtoolを作成する場合、インターフェースのタイプを宣言する方法は2つあります。1つはPythonデフォルトのtypingライブラリを使用して複雑なデータ構造を宣言する方法、もう1つはpydanticを使用して複雑な変数を宣言する方法です。以下は例です：
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, Union, List, NamedTuple
mcp = FastMCP('錦恢の MCP Server', version="11.45.14")
class PathParams(BaseModel):
start: str
end: str
@mcp.tool(name="test",description="テスト用")
def test(
params: PathParams,
test1: str,
test2: Union[str, List[str]] = Field("", description="テストパラメータ2"),
test3: Optional[str] = Field(None, description="テストパラメータ3")
):
return [test1, test2, test3, params]これら2種類の宣言方法に対して内部変換を実装しているため、openmcpは両方をサポートしています。特筆すべきは、変数がオブジェクト（上の例のPathParamsなど）として宣言されている場合、openmcpのtoolデバッグウィンドウは「オブジェクト入力ボックス」を生成し、この入力ボックスは基本的な形式チェックとオートコンプリートをサポートすることです：
オブジェクトとは？
ここでの「オブジェクト」はjavascriptの概念であり、シリアライズ可能なデータ型の中で基本データ型を除いた残りの部分を指します。例えば、{ "name": "helloworld" }はオブジェクトです。オブジェクトはPythonではよりdictまたはnamedTupleに似ています。
WARNING
openmcpは可能な限り多くの状況をサポートしていますが、生産環境ではmcp toolのパラメータをオブジェクトとして定義することは推奨しません。可能な限り単純なデータ型として定義することも、大規模モデルがツールを呼び出す際の安定性を向上させます。
LSTM-Kirigaya (锦恢)