mcp sample

import * as dotenv from 'dotenv'; // 例: 環境変数を使用する場合のためにインポート（必須ではない）
// dotenv.config(); // 環境変数をロード

// 1. 架空のAPI情報ナレッジベースの型定義
interface ApiParameter {
    name: string;
    type: string;
    required: boolean;
    description: string;
}

interface ApiResponse {
    type: string;
    description: string;
}

interface ApiInfo {
    name: string;
    description: string;
    parameters: ApiParameter[];
    response: ApiResponse;
    example: string;
}

// 2. 架空のAPI情報ナレッジベース (公開されていない情報として扱う)
// 実際のシステムではデータベースなどから取得します
const apiKnowledgeBase: ApiInfo[] = [
    {
        name: "GetUserProfile",
        description: "ユーザーのプロフィール情報を取得するAPIです。ユーザーIDを指定します。",
        parameters: [{ name: "userId", type: "string", required: true, description: "取得したいユーザーのID" }],
        response: { type: "json", description: "ユーザー名、メールアドレス、最終ログイン日時などが含まれます。" },
        example: "GET /users/{userId}/profile"
    },
    {
        name: "CreateOrder",
        description: "新しい注文を作成するAPIです。商品ID、数量、配送先情報を指定します。",
        parameters: [
            { name: "productId", type: "string", required: true, description: "注文する商品のID" },
            { name: "quantity", type: "integer", required: true, description: "数量" },
            { name: "shippingAddress", type: "object", required: true, description: "配送先住所情報（住所、氏名など）" }
        ],
        response: { type: "json", description: "作成された注文のIDとステータスを返します。" },
        example: "POST /orders"
    },
    {
        name: "ListProducts",
        description: "登録されている商品リストを取得するAPIです。オプションでカテゴリやキーワードでフィルタリングできます。",
        parameters: [
            { name: "category", type: "string", required: false, description: "商品のカテゴリ" },
            { name: "keyword", type: "string", required: false, description: "検索キーワード" }
        ],
        response: { type: "json", description: "商品情報のリスト（商品ID、名前、価格、在庫など）を返します。" },
        example: "GET /products"
    }
];

// 3. コンテキスト提供機能 (MCPサーバーの役割をシミュレート)
function getApiContext(query: string): string {
    /**
     * ユーザーのクエリに関連するAPI情報をナレッジベースから検索・取得し、テキスト形式で返します。
     * 本来は高度な検索や関連度判定が行われますが、ここでは単純なキーワードマッチングです。
     */
    const lowerQueryWords = query.toLowerCase().split(/\s+/).filter(word => word.length > 0);

    const relevantApis = apiKnowledgeBase.filter(api => {
        const apiText = `${api.name} ${api.description}`.toLowerCase();
        // クエリの単語がAPI情報に含まれているかチェック
        return lowerQueryWords.some(word => apiText.includes(word));
    });

    // 取得したAPI情報をAIが理解しやすいテキスト形式に整形
    let contextText = "利用可能なAPI情報:\n\n";
    if (relevantApis.length === 0) {
        contextText += "関連するAPI情報は見つかりませんでした。\n";
    } else {
        relevantApis.forEach(api => {
            contextText += `--- API: ${api.name} ---\n`;
            contextText += `説明: ${api.description}\n`;
            contextText += "パラメータ:\n";
            if (api.parameters && api.parameters.length > 0) {
                api.parameters.forEach(param => {
                    contextText += `  - ${param.name} (${param.type}${param.required ? ', 必須' : ''}): ${param.description}\n`;
                });
            } else {
                contextText += "  (パラメータなし)\n";
            }
            contextText += `レスポンス: ${api.response.description}\n`;
            contextText += `例: ${api.example}\n\n`;
        });
    }

    return contextText;
}

// 4. AI連携のシミュレーション
// ユーザーのプログラミングに関するクエリを想定
const userProgrammingQuery1 = "ユーザー情報を取得するTypeScriptコードを書きたい";

// コンテキスト提供サーバーから関連API情報を取得
const apiContext1 = getApiContext(userProgrammingQuery1);

// AIへのプロンプトを生成（取得したコンテキストを含める）
// 実際のAI連携では、API呼び出しツールとしてAIにAPI情報を提供したり、
// より複雑な形式でコンテキストを渡したりします。
const aiPrompt1 = `
以下のAPI情報を参考に、プログラミングの要求に応じたコードを生成してください。

--- APIコンテキスト ---
${apiContext1}
---

ユーザーからのプログラミング要求:
${userProgrammingQuery1}

生成するコード:
`;

// 生成されたプロンプトを表示
console.log("--- AIへのプロンプト（MCPサーバーが提供するコンテキストを含む）---");
console.log(aiPrompt1);

// --- 別なクエリでのシミュレーション ---
const userProgrammingQuery2 = "新しい注文を作成するには？";
const apiContext2 = getApiContext(userProgrammingQuery2);
const aiPrompt2 = `
以下のAPI情報を参考に、プログラミングの要求に応じたコードを生成してください。

--- APIコンテキスト ---
${apiContext2}
---

ユーザーからのプログラミング要求:
${userProgrammingQuery2}

生成するコード:
`;
console.log("\n--- 別なクエリでのAIへのプロンプト ---");
console.log(aiPrompt2);

// --- 関連情報が見つからない場合のシミュレーション ---
const userProgrammingQuery3 = "天気情報を取得するには？"; // この情報はない
const apiContext3 = getApiContext(userProgrammingQuery3);
const aiPrompt3 = `
以下のAPI情報を参考に、プログラミングの要求に応じたコードを生成してください。

--- APIコンテキスト ---
${apiContext3}
---

ユーザーからのプログラミング要求:
${userProgrammingQuery3}

生成するコード:
`;
console.log("\n--- 関連情報が見つからない場合のプロンプト ---");
console.log(aiPrompt3);