MCP Streamable HTTP Demo
Transforms stdio-based task tools into a stateful Streamable HTTP MCP server, enabling multiple clients to manage tasks via URL with session isolation and security checks.
README
MCP Streamable HTTP Demo
English | 日本語
stdio向けのタスクToolを、複数クライアントがURLで利用できるStatefulな Streamable HTTP MCPサーバーとして実行するサンプルです。Toolと業務ロジックを transportから分離し、セッション、SSE、Host・Origin検証、Dockerのネットワーク境界を 実際に確認できます。
このリポジトリは記事 「MCPサーバーをStreamable HTTPでリモート化する方法」 の完成形コードです。
[!WARNING] このサンプルは認証を実装していません。localhostまたは外部から到達できない 閉じた検証環境だけで実行してください。インターネットへ公開しないでください。
5分で試す
前提は uv だけです。uvがPython 3.13も用意します。
git clone https://github.com/yunosuke-github/mcp-streamable-http-demo.git
cd mcp-streamable-http-demo
cp .env.example .env
uv sync
uv run --env-file .env task-mcp-server
サーバーは http://127.0.0.1:8000/mcp で待機します。別のターミナルで、
2つのMCPクライアントを同時に実行してください。
uv run python clients/concurrent_clients.py
次の4点が表示されれば成功です。
- AとBで異なるセッションIDの短縮値
- Aが作成したタスク
- Bが取得したタスク一覧
- Bの一覧にAのタスクが含まれていること
クライアントは15秒でタイムアウトし、Toolエラーや想定外の構造化結果を成功扱いしません。
Dockerで試す
Docker内部ではサーバーを 0.0.0.0:8000 へバインドしますが、ホスト側で公開するのは
127.0.0.1:8000だけです。
docker compose up --build -d
uv run python clients/concurrent_clients.py
docker compose down
8000番が使用中なら、ホスト側の公開ポートだけを変更できます。
MCP_PUBLISH_PORT=8766 docker compose up --build -d
MCP_URL=http://127.0.0.1:8766/mcp uv run python clients/concurrent_clients.py
docker compose down
Composeの公開アドレスは次のコマンドでも確認できます。
docker compose config
コンテナはUID 10001の非rootユーザーで動きます。
docker compose exec task-mcp id -u
# 10001
公開するTool
| Tool | 役割 | 戻り値 |
|---|---|---|
create_task |
空白を除去してタスクを作成 | IDとタイトル |
list_tasks |
全セッションで共有するタスクを取得 | タスク配列 |
get_server_info |
秘密情報を含まない実行設定を表示 | transport、host、port、状態 |
RESTの /tasks エンドポイントは作りません。/mcp内を流れるMCPのJSON-RPCメッセージを
公式Python SDKが処理し、登録済みToolへ委譲します。
アーキテクチャ
flowchart LR
A[Client A] -->|Streamable HTTP| M[/mcp/]
B[Client B] -->|Streamable HTTP| M
M --> S[FastMCP stateful sessions]
S --> T[Tool adapters]
T --> D[Shared TaskService]
D --> L[asyncio.Lock]
TaskServiceはHTTP、セッション、Dockerを知りません。tools/tasks.pyが薄いアダプターに
なり、server.pyだけがFastMCPとtransport設定を担当します。同じプロセス内では
asyncio.Lockが同時更新を守りますが、複数ワーカーや複数コンテナでは共有データベースが必要です。
MCPセッションとタスクデータは別物です。AとBは異なるセッションIDを持ちますが、同じ
TaskServiceを利用するためタスクを共有します。セッションを終了してもタスクは削除されません。
セキュリティ境界
TransportSecuritySettingsがHostとOriginを許可リストで検証します。- 不正なHostはHTTP 421、不正なOriginはHTTP 403になります。
- POSTの
Content-TypeがJSONでなければHTTP 400になります。 - Composeはホストの
127.0.0.1だけへポートを公開します。 - コンテナは非rootで動作します。
- セッションID、CORS、Origin検証、TLS、Dockerはいずれも認証の代わりにはなりません。
ブラウザから直接接続する場合は、別途CORS middlewareで必要なOrigin、GET・POST・DELETE、
リクエストヘッダー、公開するMcp-Session-Idレスポンスヘッダーを限定してください。
このサンプルはブラウザ接続を実装していません。
構成
mcp-streamable-http-demo/
├── clients/concurrent_clients.py # 2つのStatefulクライアント
├── src/task_mcp/
│ ├── server.py # FastMCPとStreamable HTTP設定
│ ├── settings.py # 環境変数と許可リスト
│ ├── services/task_service.py # transport非依存の業務ロジック
│ └── tools/tasks.py # MCP Toolアダプター
├── tests/ # Unit・実HTTP・セキュリティ試験
├── Dockerfile # Python 3.13、uv、非root実行
├── compose.yaml # loopback限定のポート公開
└── pyproject.toml # MCP SDK v1と開発Tool
設定
| 変数 | 既定値 | 用途 |
|---|---|---|
MCP_HOST |
127.0.0.1 |
サーバーの待受アドレス |
MCP_PORT |
8000 |
1〜65535の待受ポート |
MCP_PUBLISH_PORT |
8000 |
Composeがホスト側へ公開するポート |
MCP_ALLOWED_HOSTS |
localhost系 | 許可するHostヘッダーのCSV |
MCP_ALLOWED_ORIGINS |
localhost系 | 存在する場合に許可するOriginのCSV |
MCP_URL |
http://127.0.0.1:8000/mcp |
デモクライアントの接続先 |
MCP_CLIENT_TIMEOUT_SECONDS |
15 |
クライアント全体のタイムアウト |
.envを読み込むときは、サーバー起動コマンドへ--env-file .envを付けます。Composeは
compose.yamlのenvironmentを使用します。秘密情報を.env.exampleへ入れないでください。
MCP Inspector
サーバー起動後、公式InspectorでtransportにStreamable HTTP、URLに
http://127.0.0.1:8000/mcpを指定します。
npx -y @modelcontextprotocol/inspector
開発とテスト
uv run ruff format --check .
uv run ruff check .
uv run mypy
uv run pytest --cov=task_mcp --cov-report=term-missing
uv build
テストはTaskServiceの同時作成、3つのTool、異なるStatefulセッション間のデータ共有、 421/403/400のHTTP境界、Toolエラー、非機密なサーバー情報を確認します。
トラブルシューティング
Connection refused: サーバー起動ターミナルを確認し、MCP_URLとポートを合わせます。Invalid Host header: 接続URLのHostをMCP_ALLOWED_HOSTSへ完全一致または:*形式で追加します。Invalid Origin header: 必要なOriginだけをMCP_ALLOWED_ORIGINSへ追加します。- Dockerで到達できない: コンテナ内の
MCP_HOSTが0.0.0.0か確認します。 - ポート8000が使用中: ローカル実行では
.envのMCP_PORTを変えます。ComposeではMCP_PUBLISH_PORT=8766を付け、クライアントのMCP_URLも8766へ合わせます。
本番利用について
このサンプルをそのまま本番へ出さないでください。リモート公開にはOAuth 2.1ベースの認証・認可、 HTTPS、永続ストレージ、監視、レート制限、秘密情報管理、プロキシのSSE設定、切断・再送・ キャンセル・graceful shutdownの設計が必要です。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。