MCP (Model Context Protocol) Frontend について
MCP Frontend は mcp-kit のフロントエンドアプリケーションで、React、TypeScript、Vite で構成されています。MCP バックエンドが提供するツールを利用しながら LLM とチャットできます。README では開発途中であり、本番環境での利用はまだ推奨されていないと記載されています。
主な機能
- 01シングルページアプリケーション構成
- 02LLM とのリアルタイムチャット画面
- 03バックエンド経由のツール連携
- 04バックエンド API エンドポイントの設定
- 05Tailwind CSS によるUI
活用シーン
- 01ブラウザで LLM と対話しながら MCP ツールを呼び出す
- 02mcp-kit バックエンド向けのWebフロントエンドを提供する
- 03Docker イメージでチャットフロントエンドを実行する
MCP 対応
クライアントは VITE_MCP_BACKEND_API_ENDPOINT で指定された API エンドポイントを通じて MCP Kit バックエンドに接続し、ツール機能はバックエンドから提供されます。
詳細
MCP (Model Context Protocol) フロントエンド
Model Context Protocol (MCP) Kit 用のフロントエンドアプリケーションで、ツールベースの機能を通じて大規模言語モデルとの拡張されたインタラクションを実現します。
このリポジトリは mcp-kit の一部であり、最新のウェブテクノロジーで構築されたユーザーインターフェース層として機能します。
🚀 機能
- シングルページアプリケーションアーキテクチャ
- LLM とのリアルタイムチャットインターフェース
- ツールベースのインタラクション機能
- MCP バックエンドサーバーとの統合
- React と TypeScript で構築された最新のレスポンシブ UI
🎥 デモ
MCP Kit を実際に試す - MCP サーバーが提供する追加機能を活用しながら LLM とチャットします:
🛠️ 前提条件
- Node.js 20.x
- NPM 7.x
📦 インストール
標準インストール
- リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/shaharia-lab/mcp-frontend.git
cd mcp-frontend
[Rest of standard installation steps...]
🐳 Docker インストール
公式 Docker イメージを使用して MCP フロントエンドを実行できます:
docker pull ghcr.io/shaharia-lab/mcp-frontend:<version>
<version> を使用するバージョンに置き換えてください(例:latest、1.0.0)。
Docker での実行
docker run
-p 3000:3000
-e VITE_MCP_BACKEND_API_ENDPOINT=http://localhost:8081
ghcr.io/shaharia-lab/mcp-frontend:
環境変数
MCP フロントエンドを実行するには、以下の環境変数が必要です:
| env_key | デフォルト | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
VITE_MCP_BACKEND_API_ENDPOINT | - | はい | MCP バックエンド API のベース URL。 |
.env.example ファイルを .env にコピーし、値を必要に応じて更新してアプリケーションをローカルで実行します。
Docker の場合は、-e フラグを使用して環境変数を渡します。
🚀 使用方法
開発
開発サーバーを実行します:
npm run dev
本番環境
本番用にビルドします:
npm run build
詳細な設定オプションについては、Vite ドキュメントを参照してください。
🏗️ アーキテクチャ
MCP フロントエンドは以下で構築されています:
- Vite - ビルドツールと開発サーバー
- React - UI フレームワーク
- TypeScript - タイプセーフな JavaScript
- Tailwind CSS - ユーティリティファースト CSS フレームワーク
🤝 貢献
貢献をお待ちしています!貢献方法は以下の通りです:
- リポジトリをフォークします
- フィーチャーブランチを作成します(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 変更をコミットします(
git commit -m 'Add some amazing feature') - ブランチにプッシュします(
git push origin feature/amazing-feature) - プルリクエストを開きます
PR がコーディング標準に従い、適切なテストを含むことを確認してください。
🔍 関連プロジェクト
- MCP-Kit Backend - メインバックエンドサーバー
- Documentation - 完全なプロジェクトドキュメント
⚠️ 現在の状態
このプロジェクトは積極的に開発中です。機能していますが、本番環境での使用はまだお勧めしていません。以下に取り組んでいます:
- エラーハンドリングの強化
- パフォーマンスの向上
- 追加のツール統合
- 包括的なテストスイート
📝 ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。
🤔 サポート
🙏 謝辞
- MCP Kit コミュニティ
- すべての貢献者とサポーター
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。