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README1.md

@@ -11,6 +11,7 @@ FastMCP 2.12.4 を使った MCP サーバーのサンプルです。`app.py` で
 2. このリポジトリをそのままアップロードします (既存の `Dockerfile` で `uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 7860` が実行される前提です)。
 3. ビルド後、Space の URL `https://<your-space>.hf.space` が発行されます。Streamable HTTP の `/mcp` エンドポイントが外部に公開され、MCP クライアントからアクセス可能になります。
 必要に応じて README に上記 Streamable HTTP 前提であること、`Dockerfile` のコマンド (`uvicorn app:app`) が FastMCP サーバーに対応していることを追記してください。
+4. `/gradio` パスにアクセスすると、Gradio ベースの「MCP Server Configurator」が起動します。Space の公開 URL やサーバー名を入力すると、`servers.json` のエントリー例や ChatGPT 側の設定手順、ローカル検証用コマンドが自動生成されます。
 ## サーバー仕様メモ
 - `/mcp` は HTTP ベースの MCP エンドポイントです (WebSocket ではありません)。
 - `@mcp.tool` を追加することで、任意のツールを拡張できます。例: `echo` ツールは `{"text": "..."}` を受け取り同じ内容を返します。
@@ -18,4 +19,4 @@ FastMCP 2.12.4 を使った MCP サーバーのサンプルです。`app.py` で
 ## ChatGPT からの接続手順
 1. ChatGPT アプリの MCP サーバー設定に、新規エンドポイントとして `https://<your-space>.hf.space/mcp` を登録します。
 2. FastMCP のクライアント (例: `client.py`) で事前に疎通確認すると安心です。
-3. ChatGPT 側で接続後、`echo` ツールを呼び出すと、入力テキストがそのままレスポンスとして返ります。
+3. ChatGPT 側で接続後、`echo` ツールを呼び出すと、入力テキストがそのままレスポンスとして返ります。

app.py

@@ -1,12 +1,32 @@
-"""FastMCP sample MCP server implementation."""
+"""FastMCP sample MCP server implementation with a Gradio configuration UI."""
+import json
+import os
+from pathlib import Path
+from typing import List, Tuple
+
+import gradio as gr
+import uvicorn
 from fastmcp import FastMCP
 from starlette.responses import JSONResponse
-import uvicorn
+
 mcp = FastMCP(name="Sample MCP Server", version="0.1.0")
+
+AVAILABLE_TOOLS = [
+    {
+        "name": "echo",
+        "description": "Return the provided text unchanged.",
+    }
+]
+
+SERVER_DESCRIPTION = "Sample FastMCP server deployed to Hugging Face Spaces."
+
+
 @mcp.tool(name="echo")
 async def echo(text: str) -> str:
     """Return the provided text unchanged."""
     return text
+
+
 @mcp.custom_route("/", methods=["GET"])
 async def health_check(_request) -> JSONResponse:
     """Basic health-check endpoint for Hugging Face Spaces."""
@@ -14,8 +34,146 @@ async def health_check(_request) -> JSONResponse:
         {
             "status": "ok",
             "message": "Sample MCP server is running with FastMCP.",
+            "ui_path": "/gradio",
         }
     )
+
+
+def _default_space_url() -> str:
+    """Best-effort default Space URL for Hugging Face deployments."""
+    explicit_url = os.getenv("SPACE_URL")
+    if explicit_url:
+        return explicit_url.rstrip("/")
+    space_host = os.getenv("SPACE_HOST")
+    if space_host:
+        prefix = "" if space_host.startswith("http") else "https://"
+        return f"{prefix}{space_host}".rstrip("/")
+    space_id = os.getenv("SPACE_ID")
+    if space_id:
+        space_slug = space_id.replace("/", "-")
+        return f"https://{space_slug}.hf.space"
+    return "http://localhost:7860"
+
+
+def _available_tools_table() -> List[List[str]]:
+    """Return tool metadata for display in the Gradio UI."""
+    return [[tool["name"], tool["description"]] for tool in AVAILABLE_TOOLS]
+
+
+def build_configuration(
+    space_url: str, server_name: str, server_description: str
+) -> Tuple[str, str, str, str]:
+    """Build connection details for MCP clients."""
+    base_url = (space_url or "").strip() or _default_space_url()
+    base_url = base_url.rstrip("/")
+    endpoint = f"{base_url}/mcp"
+    resolved_name = (server_name or "").strip() or mcp.name
+    resolved_description = (server_description or "").strip() or SERVER_DESCRIPTION
+
+    servers_json = json.dumps(
+        {
+            "version": 1,
+            "servers": [
+                {
+                    "name": resolved_name,
+                    "url": endpoint,
+                    "type": "http",
+                    "description": resolved_description,
+                }
+            ],
+        },
+        indent=2,
+    )
+
+    chatgpt_steps = "\n".join(
+        [
+            "1. Open ChatGPT and navigate to Settings -> Developer -> Model Context Protocol.",
+            f"2. Choose 'Add server' and paste `{endpoint}` into the URL field.",
+            "3. Save the configuration to enable the tools listed below.",
+        ]
+    )
+
+    script_dir = Path(__file__).resolve().parent
+    client_script = (
+        "client.py" if (script_dir / "client.py").exists() else "clinet.py"
+    )
+    client_command = f"python {client_script} --url {endpoint}"
+
+    return endpoint, servers_json, chatgpt_steps, client_command
+
+
+with gr.Blocks(title="MCP Server Configurator", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown(
+        (
+            "# MCP Server Configuration Helper\n"
+            "Generate ready-to-use connection details for MCP-compatible clients."
+        )
+    )
+    with gr.Row():
+        space_url_input = gr.Textbox(
+            label="Space base URL",
+            value=_default_space_url(),
+            placeholder="https://username-space.hf.space",
+        )
+        server_name_input = gr.Textbox(
+            label="Server name",
+            value=mcp.name,
+            placeholder="Sample MCP Server",
+        )
+    server_description_input = gr.Textbox(
+        label="Server description",
+        value=SERVER_DESCRIPTION,
+        placeholder="Brief description shown to clients.",
+    )
+    generate_button = gr.Button("Generate configuration", variant="primary")
+
+    endpoint_output = gr.Textbox(
+        label="MCP endpoint",
+        interactive=False,
+    )
+    servers_json_output = gr.Code(
+        label="servers.json entry",
+        language="json",
+    )
+    chatgpt_output = gr.Markdown()
+    available_tools_output = gr.Dataframe(
+        headers=["Tool", "Description"],
+        value=_available_tools_table(),
+        interactive=False,
+        label="Available tools",
+    )
+    client_command_output = gr.Textbox(
+        label="FastMCP client command",
+        interactive=False,
+        value="",
+    )
+
+    generate_button.click(
+        build_configuration,
+        inputs=[space_url_input, server_name_input, server_description_input],
+        outputs=[
+            endpoint_output,
+            servers_json_output,
+            chatgpt_output,
+            client_command_output,
+        ],
+        queue=False,
+    )
+
+    demo.load(
+        build_configuration,
+        inputs=[space_url_input, server_name_input, server_description_input],
+        outputs=[
+            endpoint_output,
+            servers_json_output,
+            chatgpt_output,
+            client_command_output,
+        ],
+        queue=False,
+    )
+
 app = mcp.http_app()
+gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/gradio")
+
 if __name__ == "__main__":
     uvicorn.run("app:app", host="0.0.0.0", port=7860, reload=False)

requirements.txt

@@ -1,2 +1,3 @@
 fastmcp==2.12.4
-uvicorn[standard]==0.30.1
+gradio==4.44.0
+uvicorn[standard]==0.30.1