ローカルで作成して実行する

Solo Enterprise for agentregistry の組み込み MCP サーバースキャフォールド機能を使用して、フェッチツールを持つ MCP サーバーを作成し、ローカルマシンで実行します。

始める前に

OIDC プロバイダーをセットアップして、ユーザーがレジストリで認証できるようにします。
Solo Enterprise for agentregistry をインストールし、arctl CLI をセットアップします。
まだ実行していない場合は、Solo Enterprise for agentregistry サーバーをポート 12121 でポートフォワードします。レジストリはデフォルトでは外部に公開されないため、ローカルマシンから到達するにはポートフォワードが必要です。
```
kubectl -n agentregistry-system port-forward svc/agentregistry-enterprise-server 12121:12121
```

MCP サーバーをローカルで実行できるように uv をインストールします。

MCP サーバーを作成する

Solo Enterprise for agentregistry には、MCP サーバーを素早く起動したり、ニーズに合わせてカスタマイズしたりするために使用できる組み込みの MCP サーバーテンプレートが付属しています。

MCP サーバーを作成します。
次のコマンドは、echo ツールと sum ツールを持つ mymcp FastMCP Python サーバーを作成します。コマンドを実行すると、MCP サーバーのスキャフォールドを含む mymcp ディレクトリがローカルマシン上に作成されます。また、MCP サーバーに設定されたポートも表示されます。MCP Inspector ツールを使用して MCP サーバーに接続する際に必要になるため、ポートをメモしておきます。
```
arctl init mcp mymcp --framework fastmcp --language python
```
Note
MCP サーバーの設定時に利用可能なオプションを確認したい場合は、エージェントスキャフォールドの詳細を対話形式で入力できるインタラクティブ CLI モードをお試しください。arctl init mcp を実行するだけでインタラクティブモードの CLI が起動します。
出力例:
```
✓ Created MCP server: mymcp (framework: fastmcp, language: python, transport: http, port: 3000)

🚀 Next steps:
  1. Run locally (optional):
     arctl run mymcp
  2. Publish to the registry:
     arctl apply -f mymcp/mcp.yaml
```

作成された MCP サーバーのスキャフォールドを確認します。必要に応じてファイルを変更し、MCP サーバーをさらにカスタマイズできます。

ls -R mymcp

出力例:

Dockerfile     mcp.yaml       pyproject.toml README.md      src            tests

mymcp/src:
core    main.py tools

mymcp/src/core:
__init__.py server.py   utils.py

mymcp/src/tools:
__init__.py echo.py sum.py

mymcp/tests:
test_discovery.py test_server.py    test_tools.py

ファイル	説明
`arctl.yaml`	`arctl` CLI で指定した MCP サーバーの詳細。
`Dockerfile`	コンテナ化された環境で MCP サーバーを起動して実行するための Dockerfile。
`mcp.yaml`	サーバーのメタデータ、トランスポート設定、バージョン、その他のサーバー固有の設定を定義する MCP サーバー設定ファイル。
`pyproject.toml`	MCP サーバーのプロジェクト依存関係、ビルド設定、メタデータを定義する Python プロジェクト設定ファイル。
`README.md`	作成した MCP サーバーの紹介と、さらにカスタマイズする方法の手順。
`src`	サポートするツールや、サーバーを起動して実行する Python スクリプトなど、MCP サーバーの詳細を含むディレクトリ。
`src.core`	MCP サーバーのソースコードファイルを含むディレクトリ。
`src.tools`	MCP サーバーが使用できるツールを定義するディレクトリ。サンプルスキャフォールドには echo ツールと sum ツールが含まれています。
`tests`	生成されたテストを含むディレクトリ。

MCP サーバーを実行する

ローカルマシンで MCP サーバーを実行します。次のコマンドはローカルマシンで MCP サーバーイメージをビルドし、MCP Inspector ツールを開いてサーバーに接続し、ツールにアクセスできるようにします。

arctl run mymcp --inspector

出力例:

...
→ fastmcp-python: docker run --rm -p 3000:3000 localhost:5001/mymcp:latest --transport http --host 0.0.0.0 --port 3000
2026-05-14 18:39:46,327 - INFO - Loaded tool module: sum
2026-05-14 18:39:46,329 - INFO - Loaded tool module: echo
2026-05-14 18:39:46,329 - INFO - 📦 Successfully loaded 2 tools
2026-05-14 18:39:46,549 - INFO - HTTP Request: GET https://pypi.org/pypi/fastmcp/json "HTTP/1.1 200 OK"
...

[05/14/26 18:39:46] INFO     Starting MCP server 'mymcp' with   transport.py:301
                          transport 'http' on                                
                          http://0.0.0.0:3000/mcp    

Starting MCP inspector...
⚙️ Proxy server listening on localhost:6277
🔑 Session token: c3642ae11a0db7def05e2949631ae2cd3171119016627e69f420706d25b2846d
   Use this token to authenticate requests or set DANGEROUSLY_OMIT_AUTH=true to disable auth

🚀 MCP Inspector is up and running at:
   http://localhost:6274/?MCP_PROXY_AUTH_TOKEN=c3642ae11a0db7def05e2949631ae2cd3171119016627e69f420706d25b2846d

MCP Inspector で MCP サーバーに接続します。次の詳細を入力します。
- トランスポートタイプ: Streamable HTTP を選択します。
- URL: 先ほど取得した MCP サーバーの URL (例: http://localhost:3000/mcp)。
- Connect をクリックします。
MCP ツールを試します。
1. MCP Inspector ツールで Connect をクリックします。
2. Tools タブに移動し、List Tools をクリックします。example_sum と example_echo ツールが表示されることを確認します。
3. example_echo ツールを選択し、message フィールドに任意の文字列を入力します。
4. Run Tool をクリックしてツールを実行します。入力したメッセージがエコーバックされることを確認します。
ctrl + c キーを使用して MCP Inspector を終了します。

次の手順

ツールを追加する MCP サーバープロジェクトにカスタムツールを追加します。イメージをビルドする、またはソースコードを保存する MCP サーバーの Docker イメージをビルドするか、ソースコードを GitHub リポジトリに保存します。

ツールを追加する