どうも、ケニー（tsujikenzo）です。このシリーズでは、「ノンプログラマーのためのMCP入門」をお届けします。今日は第6回目で、いよいよ最終回です。
おさらい
前回は、自分のPC内のテキストファイルをAIに読み取らせる、自作MCPサーバーを作りました。
最終回となる今回は、あなたが作ったMCPサーバーをインターネット上に公開する方法、そして、MCPサーバーを理解したあなたの、労働市場での価値についてお話しします。
知っておきたい「4つの設計パターン」
前回より複雑なMCPサーバーの自作を始める前に、MCPサーバーにはどのような「作り方」があるのか、その代表的な4つのパターンを押さえておきましょう。
- シンプルラッパーパターン
既存のAPIを、MCPのプロトコルで包む（ラップする）だけの、最も基本的で強力な形です。 - カスケード処理パターン
1つの命令で、複数のAPIやツールを連鎖的に呼び出し、複雑な結果を出す形です。 - ナレッジベースパターン
社内文書や膨大なデータを「リソース」として提供し、AIの知識を補強する形です。 - ステートフル vs ステートレス
やり取りの記憶を保持する（ステートフル）か、1回ごとに完結させる（ステートレス）かの設計思想です。
Yahoo!ローカルサーチAPI
Yahoo!は、店舗・施設・イベントなどの地域・拠点情報（POI）をキーワードや位置情報で簡単に検索できるAPIを、無料で公開しています。
Yahoo!ローカルサーチAPI - Yahoo!デベロッパーネットワーク
Yahoo! Open Local PlatformのローカルサーチAPIを使うと、店舗、イベント、クチコミ情報などの地域・拠点情報（POI）を検索できます。
developer.yahoo.co.jp
今回、自作するMCPサーバーは、この「Yahoo!ローカルサーチAPI」をラップする、シンプルラッパーパターンのMCPサーバーです。
名付けて「Yahoo!ローカルサーチ MCP（yahoo-local-search-mcp））」です。
クライアントシークレットとクライアントIDの取得
Yahoo!ローカルサーチAPIを使うには、Yahoo! JAPAN IDを取得して、アプリケーションを登録して、Client IDの発行が必要です。事前にご準備ください。
今回は、紙面の都合上割愛させていただきます。ご了承ください。
ご利用ガイド - Yahoo!デベロッパーネットワーク
Yahoo!デベロッパーネットワークで公開しているAPIを使って開発を始めるために必要な手続きをご紹介します。
developer.yahoo.co.jp
取得したClient IDは、メモ帳にコピペしておきましょう。
MCPサーバーを実装する
前回のおさらいも含めて、MCPサーバーを自作していきましょう。
ステップ①：下準備
- ローカル（今回もデスクトップ）に「yahoo-local-search-mcp」フォルダを作成します。
- ターミナルでカレントディレクトリを移動します。
cd - uvを初期化します。
uv init - 開発キット(FastMCP)をインストールします。
uv add fastmcp
ステップ②：MCPサーバーの実装
MCPサーバーの中身のプログラム（app.py）は、前回同様に、生成AIに書かせます。
Yahoo!ローカルサーチAPIをラップする、実務特化型のMCPサーバー `app.py` をPythonのFastMCPで作ってください。
## 公式リファレンス
https://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/openlocalplatform/v1/localsearch.html
## 設計方針
- シンプルラッパーパターンで作ってください。公式APIのリクエストパラメータをそのままMCPツールの引数に1対1で対応付けます。独自の抽象化や正規化レイヤーは挟まないでください。
- 認証はClient ID（`appid`パラメータ）のみ。環境変数 `YAHOO_APP_ID` から取得してください。
- レスポンスはJSON固定にしてください（Yahoo!のデフォルトはXMLなので、必ず `output=json` をリクエスト時に付与する）。
## 提供するMCPツール（3つ）
### 1. `search_local` - 汎用検索ツール
公式APIの全パラメータを公開する汎用ツール。以下のリクエストパラメータをすべて引数として受け取れるようにしてください:
- `query`: 検索キーワード
- `gc`: 業種コード
- `ac`: 住所コード（JIS X 0401、都道府県2桁または市区町村5桁）
- `lat`, `lon`: 中心緯度経度
- `dist`: 検索半径km（最大20）
- `bbox`: 矩形範囲
- `sort`: ソート順（rating, score, hybrid, review, kana, price, dist, geo, match。"-"プレフィックスで降順）
- `start`: 取得開始位置（最大3000）
- `results`: 取得件数（最大100）
- `detail`: simple / standard / full
- `cid`: カセットID
- `open_param`: 営業時間フィルタ（now, "5,19", "Mon,12" 形式。Pythonの `open` 予約語回避のため引数名は `open_param` にしてAPI送信時に `open` にリネーム）
- `coupon`, `parking`, `creditcard`, `image`: bool（true/falseの文字列に変換してAPI送信）
- `smoking`: 喫煙可否
- `reservation`: "1"で予約可能
- `maxprice`, `minprice`: 価格帯
- `group`, `distinct`: 名寄せ関連
### 2. `search_by_genre` - 業種コード軸の検索ラッパー
`search_local` の薄いラッパー。`gc`（業種コード）を必須にして、よく使う業種での絞り込みに特化。電話帳カセット（`d8a23e9e64a4c817227ab09858bc1330`）をデフォルトで使用するオプション `use_phonebook=True` を持たせる。
### 3. `search_nearby` - 周辺検索ラッパー
`search_local` の薄いラッパー。`lat` / `lon` / `dist` を必須にして、距離順ソート（`sort=geo`）をデフォルト値に。電話帳カセットをデフォルトで使用。
## バリデーション要件
APIに無駄なリクエストを投げないよう、ローカルで以下を検証してください:
- `appid` 以外に `query` / `gc` / `ac` / `cid` / `lat+lon` のいずれかが指定されていること（仕様上の必須条件）
- `dist` を指定する場合は `lat` と `lon` も必須
- `dist` は 0 < dist <= 20
- `results` は 1〜100
- `start` は 1〜3000
- `sort` は規定値のいずれか
- `detail` は simple / standard / full のいずれか
## 環境変数
| 変数名 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
| `YAHOO_APP_ID` | ✅ | Client ID（アプリケーションID） |
| `YAHOO_LOCALSEARCH_BASE` | – | APIベースURL（既定: `https://map.yahooapis.jp`） |
## 実装上の注意
- `httpx.Client` でGETリクエスト
- タイムアウト30秒
- HTTPステータス4xx以上はレスポンス本文を含めて `RuntimeError` を投げる
- bool型のリクエストパラメータは `"true"` / `"false"` 文字列に変換してから送信
- `None` の引数はリクエストパラメータから除外
- レスポンスJSONをそのままdictで返す（YDF構造の解釈は呼び出し側に任せる）
## エンドポイント情報
- ベースURL: `https://map.yahooapis.jp`
- パス: `/search/local/V1/localSearch`
- HTTPメソッド: GET のみ
- レート制限: 1アプリケーション/24時間 = 50,000リクエスト
## クライアント設定例（参考）
```json
{
"mcpServers": {
"mcp-yahoo-localsearch": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:/Users/あなたのお名前/Desktop/mcp-yahoo-localsearch",
"run",
"python",
"app.py"
],
"env": {
"YAHOO_APP_ID": "<取得したClient ID>"
}
}
}
}
```
`pyproject.toml` も合わせて出力してください。依存関係は `mcp[cli]>=1.2.0` と `httpx>=0.27.0`。Python 3.10以上対応。出力された、MCPサーバー本体のapp.pyはこちらです。
"""
mcp-yahoo-localsearch
=====================
Yahoo!ローカルサーチAPI (YOLP) の MCP サーバー (シンプルラッパーパターン)。
公式仕様:
https://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/openlocalplatform/v1/localsearch.html
提供ツール:
- search_local : キーワード/業種/住所/緯度経度などで地域・拠点情報を検索
- search_by_genre : 業種コードを軸にした検索 (search_localの薄いラッパー)
- search_nearby : 中心座標+半径での円範囲検索 (search_localの薄いラッパー)
エンドポイント:
GET https://map.yahooapis.jp/search/local/V1/localSearch
レスポンス形式:
JSON 固定 (output=json をAPI側に強制送信)。
Yahoo!の仕様上 XML がデフォルトのため、必ず明示する。
レート制限:
1アプリケーション/24時間 = 50,000リクエスト
環境変数:
YAHOO_APP_ID : Client ID (アプリケーションID, 必須)
"""
from __future__ import annotations
import os
from typing import Any, Optional
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# --------------------------------------------------------------------------- #
# 設定
# --------------------------------------------------------------------------- #
APP_ID = os.environ.get("YAHOO_APP_ID", "")
API_BASE = os.environ.get(
"YAHOO_LOCALSEARCH_BASE",
"https://map.yahooapis.jp",
).rstrip("/")
ENDPOINT = "/search/local/V1/localSearch"
HTTP_TIMEOUT = 30.0
# 電話帳カセットID (公式仕様書記載)。最も網羅性が高い汎用カセット。
PHONEBOOK_CASSETTE_ID = "d8a23e9e64a4c817227ab09858bc1330"
# --------------------------------------------------------------------------- #
# 共通ユーティリティ
# --------------------------------------------------------------------------- #
def _ensure_credentials() -> None:
if not APP_ID:
raise RuntimeError(
"環境変数 YAHOO_APP_ID が未設定です。"
"Yahoo!デベロッパーネットワークで取得した Client ID を設定してください。"
)
def _request(params: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
"""ローカルサーチAPIへ GET リクエスト送信、JSON を返す。"""
_ensure_credentials()
# 必須・固定パラメータ
params = {k: v for k, v in params.items() if v is not None and v != ""}
params["appid"] = APP_ID
params["output"] = "json"
url = f"{API_BASE}{ENDPOINT}"
try:
with httpx.Client(timeout=HTTP_TIMEOUT) as client:
response = client.get(url, params=params)
except httpx.HTTPError as exc:
raise RuntimeError(f"APIリクエスト時にネットワークエラーが発生しました: {exc}") from exc
if response.status_code >= 400:
try:
body: Any = response.json()
except ValueError:
body = response.text
raise RuntimeError(
f"API呼び出しが失敗しました (HTTP {response.status_code}): {body}"
)
try:
return response.json()
except ValueError as exc:
raise RuntimeError(
f"APIレスポンスのJSONパースに失敗しました: {response.text[:500]}"
) from exc
# --------------------------------------------------------------------------- #
# MCP サーバー
# --------------------------------------------------------------------------- #
mcp = FastMCP("mcp-yahoo-localsearch")
@mcp.tool()
def search_local(
query: Optional[str] = None,
gc: Optional[str] = None,
ac: Optional[str] = None,
lat: Optional[float] = None,
lon: Optional[float] = None,
dist: Optional[float] = None,
bbox: Optional[str] = None,
sort: str = "hybrid",
start: int = 1,
results: int = 20,
detail: str = "standard",
cid: Optional[str] = None,
open_param: Optional[str] = None,
coupon: Optional[bool] = None,
parking: Optional[bool] = None,
creditcard: Optional[bool] = None,
smoking: Optional[str] = None,
reservation: Optional[str] = None,
image: Optional[bool] = None,
maxprice: Optional[int] = None,
minprice: Optional[int] = None,
group: Optional[str] = None,
distinct: Optional[bool] = None,
) -> dict[str, Any]:
"""Yahoo!ローカルサーチAPIで店舗・施設情報を検索する汎用ツール。
キーワード・業種コード・住所コード・緯度経度・矩形範囲などを組み合わせて、
全国の店舗データ（電話帳カセットなど）を検索する。
仕様上の必須条件:
appid 以外に、query / gc / ac / lat+lon / cid のいずれかを必ず指定すること。
いずれも未指定の場合は API 側で 400 エラーになる。
Args:
query: 検索キーワード (例: "焼肉", "イオン", "サントリー美術館")
gc: 業種コード (例: "0118008"=焼肉, "0118"=韓国・朝鮮料理, "0202"=スーパーマーケット)
YOLP業種コード一覧:
https://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/openlocalplatform/genre.html
ac: 住所コード (JIS X 0401)
都道府県は2桁 (例: "01"=北海道, "13"=東京都)
市区町村は5桁 (例: "01101"=札幌市中央区, "13103"=東京都港区)
国コード (ISO 3166-1 alpha-2) も指定可能 (例: "JP", "US")
lat: 中心緯度 (世界測地系、例: 43.0644 = 札幌駅)
lon: 中心経度 (例: 141.3470 = 札幌駅)
dist: 検索距離 km (最大20、小数可)。lat/lonと併用必須。
bbox: 矩形範囲。"左下経度,左下緯度,右上経度,右上緯度" 形式。
sort: ソート順
- "rating": 星の数順
- "score": スコア順
- "hybrid": 適合度・口コミ・評価のハイブリッド (デフォルト)
- "review": 口コミ件数順
- "kana": あいうえお順
- "price": 金額順
- "dist": 直線距離順 (lat/lon必須、geoより高速)
- "geo": 球面三角法による距離順 (lat/lon必須、より正確)
- "match": 適合度順
"-rating" のように "-" を先頭に付けると降順。例: sort="-review"
start: 取得開始位置 (1始まり、最大3000)
results: 取得件数 (最大100)
detail: 出力項目数
- "simple": 最小限
- "standard": 標準 (デフォルト)
- "full": 全項目 (写真URL等含む)
cid: カセットID。電話帳カセット = "d8a23e9e64a4c817227ab09858bc1330"
未指定時は公開カセット全体が対象。
open_param: 営業時間フィルタ
- "now": 現在時刻に開店している施設
- "5,19": 5日の19時に開店 (日付,時間)
- "Mon,12": 月曜12時に開店 (曜日,時間。曜日はMon〜Sun)
coupon: trueでクーポン利用可の店舗のみ
parking: trueで駐車場ありの店舗のみ
creditcard: trueでクレジットカード利用可の店舗のみ
smoking: 喫煙可否 ("1"=禁煙, "2"=分煙, "3"=喫煙可、カンマ区切りで複数指定)
reservation: "1" で予約可能な店舗のみ
image: trueで画像があるデータのみ
maxprice: 価格帯上限
minprice: 価格帯下限
group: "gid" を指定で同一店舗を名寄せ
distinct: group=gid 時に false で重複レコード全表示
Returns:
APIレスポンス (YDF形式のJSON)。ResultInfo, Feature[] を含む dict。
"""
# 必須条件チェック (APIに無駄なリクエストを投げる前に弾く)
if not any([query, gc, ac, cid, (lat is not None and lon is not None)]):
raise ValueError(
"検索条件が不足しています。query / gc / ac / cid / (lat+lon) "
"のいずれかを指定してください。"
)
if dist is not None and (lat is None or lon is None):
raise ValueError("dist を指定する場合は lat と lon も必須です。")
if dist is not None and not (0 < dist <= 20):
raise ValueError("dist は 0 より大きく 20 以下で指定してください (km)。")
if not (1 <= results <= 100):
raise ValueError("results は 1 から 100 の範囲で指定してください。")
if not (1 <= start <= 3000):
raise ValueError("start は 1 から 3000 の範囲で指定してください。")
valid_sorts = {"rating", "score", "hybrid", "review", "kana",
"price", "dist", "geo", "match"}
sort_key = sort.lstrip("-")
if sort_key not in valid_sorts:
raise ValueError(
f"sort は {sorted(valid_sorts)} のいずれか (任意で先頭に '-') を指定してください。"
)
if detail not in {"simple", "standard", "full"}:
raise ValueError("detail は simple / standard / full のいずれかを指定してください。")
# bool は Yahoo API では "true"/"false" 文字列を期待
def _bool(v: Optional[bool]) -> Optional[str]:
if v is None:
return None
return "true" if v else "false"
params: dict[str, Any] = {
"query": query,
"gc": gc,
"ac": ac,
"lat": lat,
"lon": lon,
"dist": dist,
"bbox": bbox,
"sort": sort,
"start": start,
"results": results,
"detail": detail,
"cid": cid,
"open": open_param,
"coupon": _bool(coupon),
"parking": _bool(parking),
"creditcard": _bool(creditcard),
"smoking": smoking,
"reservation": reservation,
"image": _bool(image),
"maxprice": maxprice,
"minprice": minprice,
"group": group,
"distinct": _bool(distinct),
}
return _request(params)
@mcp.tool()
def search_by_genre(
gc: str,
ac: Optional[str] = None,
query: Optional[str] = None,
lat: Optional[float] = None,
lon: Optional[float] = None,
dist: Optional[float] = None,
sort: str = "hybrid",
results: int = 20,
detail: str = "standard",
use_phonebook: bool = True,
) -> dict[str, Any]:
"""業種コード (gc) を軸に店舗を検索 (search_local の薄いラッパー)。
YOLP業種コードの代表例:
- "01" : グルメ全般
- "0118008" : 焼肉/ホルモン
- "0117001" : 寿司
- "01170011" : 回転寿司
- "0107001" : 居酒屋
- "0202" : スーパーマーケット
- "020201" : コンビニエンスストア
- "0203001" : 百貨店・デパート
- "030201" : ホテル
完全な一覧:
https://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/openlocalplatform/genre.html
Args:
gc: 業種コード (必須)
ac: 住所コードで地域を絞り込む (例: "01"=北海道, "01101"=札幌市中央区)
query: 追加のキーワード絞り込み (例: 業種=焼肉 + query="ジンギスカン")
lat, lon, dist: 緯度経度+半径km (距離順検索したい時に有効)
sort: ソート順 (デフォルト "hybrid"。距離順なら "geo")
results: 取得件数 (最大100)
detail: simple / standard / full
use_phonebook: True で電話帳カセットに限定する (デフォルト True、データ品質安定)
Returns:
APIレスポンス (YDF形式のJSON)。
"""
cid = PHONEBOOK_CASSETTE_ID if use_phonebook else None
return search_local(
query=query,
gc=gc,
ac=ac,
lat=lat,
lon=lon,
dist=dist,
sort=sort,
results=results,
detail=detail,
cid=cid,
)
@mcp.tool()
def search_nearby(
lat: float,
lon: float,
dist: float = 1.0,
query: Optional[str] = None,
gc: Optional[str] = None,
sort: str = "geo",
results: int = 20,
detail: str = "standard",
use_phonebook: bool = True,
) -> dict[str, Any]:
"""指定緯度経度の中心から半径dist km以内の店舗を検索 (search_localの薄いラッパー)。
主な用途:
- 取引先住所をジオコーディングした後、その周辺の競合店・関連店舗を発掘
- 営業エリアの店舗密度調査
- イベント会場 (例: Food Taipei 会場) 周辺の飲食店リスト化
Args:
lat: 中心緯度 (世界測地系)
lon: 中心経度
dist: 検索半径 km (デフォルト1.0、最大20.0)
query: キーワード絞り込み (例: "ラーメン")
gc: 業種コード絞り込み (例: "0118008"=焼肉)
sort: ソート順 (デフォルト "geo" = 距離順)
results: 取得件数 (最大100)
detail: simple / standard / full
use_phonebook: True で電話帳カセットに限定 (デフォルト True)
Returns:
APIレスポンス (YDF形式のJSON)。
"""
cid = PHONEBOOK_CASSETTE_ID if use_phonebook else None
return search_local(
query=query,
gc=gc,
lat=lat,
lon=lon,
dist=dist,
sort=sort,
results=results,
detail=detail,
cid=cid,
)
# --------------------------------------------------------------------------- #
# エントリポイント
# --------------------------------------------------------------------------- #
if __name__ == "__main__":
mcp.run()フォルダ内にapp.pyファイルを作成して、保存しましょう。
ステップ③：構成ファイル（JSON）を「uv方式」で書く
最後に構成ファイルです。claude_desktop_config.json を開き、プロパティ「mcpServers」の中に以下の設定を記述します。
"mcpServers": {
"yahoo-local-search-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:/Users/あなたの名前/Desktop/mcp-yahoo-localsearch",
"run",
"python",
"app.py"
],
"env": {
"YAHOO_APP_ID": "<Yahoo!デベロッパーネットワークで取得したClient ID>"
}
}これは、第4回で学んだ「認証情報の渡し方 3パターン」のうち、環境変数型を採用しています。
- 認証不要型： 公開情報などを扱う際の手ぶらスタイル。
- 環境変数（env）型： 【推奨】設定ファイルに鍵を隠し持つ、最も安全なお作法。
- 引数（args）型： 起動コマンドに直接書く、手軽だが丸見えのテスト用。
更新して保存したら、Claude desktopを再起動しましょう。
MCPサーバーが追加されたら、準備OKです。
接続を確認する
それでは、チャット欄でこう話しかけてみてください。汎用的な質問のばあい、MCPサーバー名を追加した方が良さそうです。
プロンプト：yahoo-local-search-mcpで「サントリー美術館」を検索してMCPサーバーの読み込み許可が確認できると、なお確実です。
いい感じの出力を得られました。
サントリー美術館の検索結果が出ました。以下が主な検索結果です：
サントリー美術館
📍 基本情報
- 住所：東京都港区赤坂9-7-4（東京ミッドタウン内）
- 電話：03-3479-8600
- アクセス：
- 六本木駅（都営大江戸線/東京メトロ日比谷線）：出口7から約396m（徒歩4分）
- 乃木坂駅（東京メトロ千代田線）：出口2から約440m（徒歩5分）
🏛️ 館の特徴
建築家・隈研吾氏がデザイン。「都市の居間」をコンセプトに建てられており、以下の特徴があります：
- 白磁のルーバー（縦格子）に覆われた外観
- 館内は木と和紙を意匠に使用
- 日本の伝統と現代を融合させた「和のモダン」を基調
- 安らぎと優しさに溢れた空間
⏰ 営業時間
- 月～木、日：10:00～18:00
- 金・土：10:00～20:00
- 定休日：毎週火曜、年末年始、展示替期間
💰 入館料
- 展示会により異なります
- 中学生以下は無料
🎨 展示
企画展のみで、年5～6回開催されています。
🏪 施設
- 売店：あり
- コインロッカー：あり
- ベビー用施設：あり
- トイレ：あり（障害者優先トイレあり）
- バリアフリー対応
検索結果には美術館本体のほか、館内に入っているカフェ「サントリー美術館 shop×cafe」も含まれています。
もう少し突っ込んだ指示を出してみましょう。
yahoo-local-search-mcpで札幌市の焼肉店を口コミ多い順に30件取得して、
店舗名・住所・電話番号・最寄駅を表にしてCSVで出力していい感じでcsvファイルが出力できました。
公開する
最後に公開です。自作MCPサーバーを、uvx方式で誰でも使えるようにしましょう。
ステップ①：パッケージ名の重複チェック
PyPI で同じ名前のパッケージが公開されていないか確認します。確認方法は、ブラウザにURLを入力するだけです。
# ブラウザで以下にアクセス、404が出れば名前が空いている
# https://pypi.org/project/{あなたの作成したMCPサーバー名}/
例： https://pypi.org/project/yahoo-local-search-mcp/ステップ②：pyproject.toml を「公開用」に書き直す
プロジェクトフォルダ内の、pyproject.tomlファイルを書き換えます。
[project]
name = "yahoo-local-search-mcp"
version = "0.1.0"
description = "MCP server wrapping Yahoo! Local Search API (YOLP)"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.10"
license = {text = "MIT"}
authors = [
{name = "Kenny", email = "あなたのメールアドレス"}
]
keywords = ["mcp", "yahoo", "yolp", "localsearch", "japan"]
classifiers = [
"Development Status :: 4 - Beta",
"Programming Language :: Python :: 3",
"Programming Language :: Python :: 3.10",
"Programming Language :: Python :: 3.11",
"Programming Language :: Python :: 3.12",
"License :: OSI Approved :: MIT License",
"Operating System :: OS Independent",
]
dependencies = [
"mcp[cli]>=1.2.0",
"httpx>=0.27.0",
]
# ★ ここが重要：uvx で起動するためのエントリーポイント
[project.scripts]
yahoo-local-search-mcp = "app:main"
[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"
[tool.hatch.build.targets.wheel]
packages = ["."]
include = ["app.py"]ステップ③：app.py に main() 関数を追加
uvx でコマンド起動するには、pyproject.toml の [project.scripts] から呼ばれる関数が必要です。
app.pyの最下部に追加して、上書き保存しましょう。
def main() -> None:
"""Entry point for uvx execution."""
mcp.run()
if __name__ == "__main__":
main()ステップ④：PyPIアカウント作成とAPI tokenの発行
https://pypi.org/account/register/ でアカウントを作成します。
API tokenを発行して、メモしておきます。
ステップ⑤：公開する
API tokenを使って公開します。
まず、ターミナルを起動して、カレントディレクトリを移動します。
cd C:\Users\Kenzo\Desktop\yahoo-local-search-mcp次に、パッケージ（uv）をビルドします。
uv build先ほどのトークンをつかって、公開（publish）します。
uv publish --token {pypiから始まるあなたのトークン}ステップ⑥：確認する
公開後数分待ってから、以下のコマンドで PyPI からの起動をテストします。
uvx yahoo-local-search-mcpインストールが完了すれば成功です。
社内でMCPサーバーを共有したり、別のClaude desktopから接続してみましょう。
まとめ
以上で、「MCPサーバーを自作しよう！後編」をお届けしました。
今後、インターネット上にあるさまざまな情報のインターフェイスは、AIに置き換えられていきます。
APIを自作して公開することは、ノンプログラマーにとって少しハードルが高いと思います。
しかし、すでにAPIが公開されているサービスなどを、MCPサーバー化することは、需要が高いはずです。
なんでもかんでもMCP化すればいいというものではありませんが、痒い所に手が届くニーズにこたえるような中小企業や個人事業主などの課題解決に、もってこいだと思います。
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GMOインターネットグループエキスパート黒瀧です。今回は、SUZURIの公開APIを活用してMCP（Model Context Protocol）サーバーを作った話を紹介します。
developers.gmo.jp
みなさんの公開したMCPサーバーを教えてくださいね。たのしみにしています！
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
