わずか50行！シンプルなModel Context Protocolを実装してAIの対話精度を上げる #LLM – Qiita

import os
from collections import deque
from openai import OpenAI
import textwrap

# --- ここからが約50行の実装 ---

class SimpleContextManager:
    """
    シンプルなModel Context Protocolを実装するクラス。

    Attributes:
        system_prompt (str): モデルに常に渡す基本的な指示。
        history (deque): 対話履歴を保持する。古いものから自動的に削除される。
        model_name (str): 使用するモデル名。
    """
    def __init__(self, system_prompt: str, max_history_size: int = 5, model_name: str = "gpt-4o-mini"):
        """
        コンテキストマネージャーを初期化する。

        Args:
            system_prompt (str): AIの役割を定義するシステムプロンプト。
            max_history_size (int): 保持する対話の往復数。
            model_name (str): 使用するOpenAIのモデル名。
        """
        self.system_prompt = system_prompt
        # ユーザーとAIのペアで履歴を管理するため、dequeのサイズは2倍にする
        self.history = deque(maxlen=max_history_size * 2)
        self.model_name = model_name

    def add_message(self, role: str, content: str):
        """
        対話履歴に新しいメッセージを追加する。

        Args:
            role (str): メッセージの役割 ('user' or 'assistant')。
            content (str): メッセージの内容。
        """
        self.history.append({"role": role, "content": content})

    def build_messages(self, user_input: str) -> list[dict]:
        """
        OpenAI APIに渡すためのメッセージリストを構築する。

        Args:
            user_input (str): 最新のユーザーからの入力。

        Returns:
            list[dict]: OpenAI APIの形式に合わせたメッセージのリスト。
        """
        messages = [{"role": "system", "content": self.system_prompt}]
        messages.extend(self.history)
        messages.append({"role": "user", "content": user_input})
        return messages

    def get_response(self, user_input: str, client: OpenAI) -> str:
        """
        ユーザーの入力からモデルの応答を生成し、対話履歴を自動で更新する。

        Args:
            user_input (str): 最新のユーザーからの入力。
            client (OpenAI): 初期化済みのOpenAI APIクライアント。

        Returns:
            str: モデルからの応答テキスト。
        """
        # プロトコルに従ってメッセージリストを構築
        messages = self.build_messages(user_input)
        
        # APIを呼び出し（本番環境ではtry-exceptでのエラーハンドリングを推奨）
        completion = client.chat.completions.create(
            model=self.model_name,
            messages=messages,
        )
        ai_response = completion.choices[0].message.content
        
        # 次の対話のために、今回のやり取りを履歴に追加
        self.add_message("user", user_input)
        self.add_message("assistant", ai_response)
        
        return ai_response

# --- 実装はここまで ---