■ メモ

本記事で紹介した リスト1（weather_mcp_server.py） と
リスト5（mike_mcp_client.py） の実行に必要なファイル一式です。

MCPサーバとMCPクライアントは HTTP（MCP） を介して通信します。
本サンプルでは、両者は localhost 上で接続する設定としています。

■ ファイル一覧
config/
 └ config_weather.json     ：リスト1（weather_mcp_server.py）用設定ファイル

List1_weather_mcp_server.py ：リスト1（MCPサーバ）
List5_mike_mcp_client.py    ：リスト5（MCPクライアント）
README.txt                  ：本ファイル
config_handler.py           ：設定ファイル読み込みモジュール
logger_handler.py           ：ログ制御モジュール
weather_cache.py            ：天候情報キャッシュ管理モジュール

■ 環境条件

Ollama をインストールしておいてください。

LLM として gpt-oss:20b を事前にインストールしてください。

Python は 3.13 系を使用します。

■ 環境作成

以下は Windows（PowerShell）での例です。
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PS> python --version
Python 3.13.5
PS> python -m venv venv313
PS> .\venv313\Scripts\activate
＃必要なライブラリをインストールします。
PS> pip install fastmcp
PS> pip install llama-index-llms-ollama
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■ 実行手順
1️⃣ MCPサーバを起動します
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PS> python List1_weather_mcp_server.py
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2️⃣ 別ターミナルを開きます

MCPサーバを起動したディレクトリに移動します。

3️⃣ 仮想環境を有効化します
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PS> .\venv313\Scripts\activate
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4️⃣ MCPクライアントを起動します
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PS> python List5_mike_mcp_client.py
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■ 注意事項

初回起動時は、Ollama に接続して gpt-oss:20b をロードするため、
起動までに時間がかかります。

接続が成功すると、次のような応答が出力されます。
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--- 応答 ---
今日の東京は雨です。
気温は14度で、やや涼しく感じます。
傘を持って、軽めのジャケットを羽織ると快適です。
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