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apm-mcp-server: アジャイルプラクティスマップ MCPサーバー

apm-mcp-server: アジャイルプラクティスマップ MCPサーバー

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github.com/HappymanOkajimaMemory & Knowledge1Updated 73w ago

About apm-mcp-server: アジャイルプラクティスマップ MCPサーバー

apm-mcp-server lets LLM-based clients query the Agile Practice Map knowledge base and retrieve practice URLs. It also includes a utility to build a vector database from URLs or text files.

Key features

  1. 01Answer questions about Agile Practice Map
  2. 02List included practices
  3. 03Retrieve a practice URL resource
  4. 04Build a vector database from URLs or text

Use cases

  1. 01Look up Agile Practice Map guidance
  2. 02Find the URL for a named practice
  3. 03Create a knowledge source from web pages or files

MCP support

The MCP server exposes `query_apm` and `list_apm_practices` tools, plus a resource for each practice URL.

Configuration

Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.

No install method listed yet

We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.

Repository

Tools

No tool list yet

Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.

Details

From the project README

apm-mcp-server: アジャイルプラクティスマップ MCPサーバー

概要

アジャイルプラクティスマップのデータと対話するためのMCPサーバーです。このサーバーは、大規模言語モデルを通じてアジャイルプラクティスマップ(※)のナレッジベースから情報を検索します。

※ https://www.agile-studio.jp/agile-practice-map

Tool

  1. query_apm

    • アジャイルプラクティスマップ(Agile Practice Map)に関する質問に回答します
    • 入力:
      • question (文字列): アジャイルプラクティスに関するユーザーの質問
    • 戻り値: アジャイルプラクティスマップのナレッジベースに基づく回答
  2. list_apm_practices

    • アジャイルプラクティスマップに含まれるプラクティス名の一覧を取得します
    • 入力: なし
    • 戻り値: プラクティス名のリスト

Resource

  1. resource://{practice_name}/url
    • 指定したプラクティス名のURLを返すリソース
    • 入力:
      • practice_name (文字列): プラクティス名(例: "daily-scrum")
    • 戻り値: プラクティス名とURLの情報 { "practice_name": ..., "url": ... }

MCPサーバーのインストール

uvのインストール

まだインストールされていない場合、uvパッケージマネージャーをインストールする必要があります。

Windows:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

macOS:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
リポジトリのクローン
# リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/HappymanOkajima/apm-mcp-server.git
OpenAIのAPIキーの設定

apm-mcp-server 配下に.envファイルを作成してください。

.env ファイルの例:

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

MCPクライアントの設定

Claude Desktopでの使用方法

claude_desktop_config.jsonに以下を追加してください。commandなど、ファイルパスは絶対パスで指定してください。※ Windowsを前提としたサンプルです。

{
  "mcpServers": {
    "apm-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "command": "c:\\YOUR_UV_PATH\\uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:\\YOUR_SERVER_INSTALL_PATH\\apm-mcp-server",
        "run",
        "-m",
        "apm_mcp_server"
      ],
      "transportType": "stdio"
    }
 }
}

Docker コンテナを使って MCP サーバーを実行する場合、Dockerビルド後、以下のようにクライアントを設定します。APIキーは、claude_desktop_config.json にて指定してください。

Dockerビルド:

docker build -t mcp/apm .
{
  "mcpServers": {
    "apm": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-e", "OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "mcp/apm"
      ]
    }
  }
}
Clineでの使用方法

Clineチャットに相談しながらインストール、設定してください。

プロジェクト構造

  • apm_mcp_server/: メインサーバーコード
    • main.py: MCPサーバーのエントリーポイント
    • rag_chroma/: Chroma DBを使用したRAG実装
  • data/: ソースデータとベクターデータベースを含む
    • apm.txt: アジャイルプラクティスマップのソーステキストデータ
    • chroma_db/: アジャイルプラクティスマップのデータ
  • tools/: ユーティリティスクリプト
    • populate_db.py: ソースデータからベクターデータベースを作成するスクリプト

データベース

設定を楽にするために、dataディレクトリ配下に、APMの情報が入ったchromaDBデータベースファイルがそのまま格納されています。

データベース構築ツール

コンテンツのURLまたはテキストファイルからベクトルデータベースを構築するツールが同梱されています。

uv run -m tools.populate_db

これにより、data/chroma_db/にベクトルデータベースが作成されます。なので、このツールを利用することで、APMに限らず、Webページやテキストファイルからナレッジを作成・追加できます。

ライセンス

このMCPサーバーはMITライセンスの下で公開されています。これにより、MITライセンスの条件に従って、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布することができます。詳細については、プロジェクトリポジトリ内のLICENSEファイルをご覧ください。

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An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.