MCP-CLI-HOST

MCPCLIHost 🤖

LLM（大規模言語モデル）がModel Context Protocol（MCP）を通じて外部ツールとやり取りできるようにするCLIホストアプリケーションです。現在、Openai、Azure Openai、Deepseek、Ollamaのモデルをサポートしています。

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外観 🤠

機能 ✨

• 複数のLLMモデルとの対話型会話
• 複数のMCPサーバーの同時利用をサポート
• 動的なツールの検出と統合
• MCPサーバーの場所と引数を設定可能
• コンテキスト管理用のメッセージ履歴ウィンドウを設定可能
• サーバー側のエラーを監視／追跡
• Sampling、Roots、Elicitation、リソースの取得、プロンプトをサポート
• 実行中に特定のツールを除外可能
• 接続時にMCPサーバーカードを表示
• ツール呼び出しの出力から画像を表示

最新の更新 💌

• [2025-11-26] ツール呼び出しの出力から画像を表示する機能をサポート
• [2025-07-18] Streamable HTTP mcp serverをサポート。OAuthプロセスはまだサポートされていません
• [2025-07-02] Elicitationをサポート
• [2025-06-27] MCPサーバーのPromptsに対応：リンク
• [2025-06-20] MCPサーバーのResourcesに対応：リンク

環境設定 🔧

1. OpenaiとDeepseekの場合：

export OPENAI_API_KEY='your-api-key'

Openaiのデフォルトのbase_urlは「https://api.openai.com/v1」です。 Deepseekの場合は「https://api.deepseek.com」です。`--base-url`で変更できます。

2. Ollamaの場合は、まずセットアップが必要です：

• https://ollama.ai からOllamaをインストールします
• 使用するモデルをプルします：

ollama pull mistral

• Ollamaが実行中であることを確認します：

ollama serve

3. Azure Openaiの場合：

export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT='your-azure-deployment'
export AZURE_OPENAI_API_KEY='your-azure-openai-api-key'
export AZURE_OPENAI_API_VERSION='your-azure-openai-api-version'
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT='your-azure-openai-endpoint'

4. Google Geminiの場合

export GEMINI_API_KEY='your-gemini-api-token'

インストール 📦

pip install mcp-cli-host

設定 ⚙️

MCPCLIHostは設定ファイルを~/.mcp.jsonから自動的に検出します。--configフラグを使って、カスタムの場所を指定することもできます：

STDIO mcp server

{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-sqlite",
        "--db-path",
        "/tmp/foo.db"
      ]
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/tmp"
      ]
    }
  }
}

各MCPサーバーエントリーには、次の項目が必要です：

• command：実行するコマンド（例：uvx、npx）
• args：コマンドの引数の配列：
  • SQLiteサーバーの場合：データベースのパスを指定したmcp-server-sqlite
  • ファイルシステムサーバーの場合：ディレクトリのパスを指定した@modelcontextprotocol/server-filesystem

リモートmcp server（Streamable HTTPのみサポート）

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {"Authorization": "Bearer <your PAT>"}
    }
  }
}

使い方 🚀

MCPCLIHostは、統一されたインターフェースを通じてさまざまなAIモデルとやり取りできるCLIツールです。MCPサーバーを通じて、さまざまなツールをサポートします。

利用可能なモデル

モデルは--model（-m）フラグで指定できます：

• Deepseek：deepseek:deepseek-chat
• OpenAI：openai:gpt-4
• Ollamaモデル：ollama:modelname
• Azure Openai：azure:gpt-4-0613
• Gemini：gemini:gemini-2.5-flash

例

# Use Ollama with Qwen model
mcpclihost -m ollama:qwen2.5:3b

# Use Deepseek
mcpclihost -m deepseek:deepseek-chat --sys-prompt 'You are a slightly playful assistant, please answer questions in a cute tone!'

フラグ

• --config string：設定ファイルの場所（デフォルトは$HOME/mcp.json）
• --debug：デバッグログを有効にする
• --message-window int：コンテキストに保持するメッセージ数（デフォルト：10）
• -m, --model string：使用するモデル（形式：provider:model）（デフォルトは"anthropic:claude-3-5-sonnet-latest"）
• --base-url string：OpenAI APIのベースURL（デフォルトはapi.openai.com）
• --roots string：MCPクライアントがサーバーに公開するファイルシステムの「roots」
• --sys-prompt string：システムプロンプト

対話型コマンド

チャット中に、次のコマンドを使用できます：

• /help：利用可能なコマンドを表示
• /tools：利用可能なすべてのツールを一覧表示
• /exclude_tool tool_name：特定のツールを会話から除外
• /resources：利用可能なすべてのリソースを一覧表示
• /get_resource：URIで特定のリソースを取得。例：/get_resource resource_uri
• /prompts：利用可能なすべてのプロンプトを一覧表示
• /get_prompt：名前で特定のプロンプトを取得。例：/get_prompt prompt_name
• /servers：設定済みのMCPサーバーを一覧表示
• /history：会話履歴を表示
• /quit：いつでも終了

MCPサーバーとの互換性 🔌

MCPCliHostは、MCPに準拠するあらゆるサーバーで動作します。例やリファレンス実装については、MCP Servers Repositoryを参照してください。

既知の問題 🐛

• Sampling と Elicitation のシナリオで「Ctrl+c」を入力すると、asyncio.exceptions.CancelledError のようなエラーが発生してプロセスがクラッシュします。この問題は後日解決する予定です。

ライセンス 📄

このプロジェクトは Apache 2.0 License の下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。