mcpField
T
TRMX MCP Playground

TRMX MCP Playground

github.com/rosaboyleフレームワーク・SDK3376 週間前に更新

TRMX MCP Playground について

TRMX MCP Playground は、MCP サーバーの探索、デバッグ、監視を行うオープンソースのデスクトップアプリで、LLM 連携を内蔵しています。MCP 向けの API テストツールのような位置づけで、開発者を対象としています。複数の MCP サーバーに同時接続でき、Fireworks AI と Groq に対応しています。

主な機能

  1. 01MCP サーバーへの接続とツール、リソース、プロンプトの確認
  2. 02複数の MCP サーバー接続を並行して監視
  3. 03Fireworks AI と Groq の連携を内蔵
  4. 04操作と応答の詳細なローカルログ
  5. 05デスクトップ UI とコマンドラインでの探索

活用シーン

  1. 01自作の MCP サーバー実装のデバッグとテスト
  2. 02異なる LLM による MCP ツールの呼び出しを検証
  3. 03Model Context Protocol の学習

MCP 対応

このプロジェクトは MCP クライアントであり、任意の MCP サーバーに接続してツール、リソース、プロンプトを一覧表示し、設定された LLM による呼び出しに利用できます。

詳細

TRMX MCP Playground

MCPs 向けの Postman
Model Context Protocol(MCP)サーバーの探索、デバッグ、監視に最適なオープンソースのデスクトップアプリ—LLM 統合機能が組み込まれています。
詳細は trmx.ai でご確認ください。


目次

  1. TRMX MCP Playground とは
  2. 開発のきっかけ
  3. ようこそ:オープンソース&デベロッパーコミュニティ
  4. 主な機能
  5. インストール
  6. 使用ガイド
  7. 統合例
  8. ユースケース
  9. トラブルシューティング
  10. コマンドライン探索
  11. ライセンス・謝辞

TRMX MCP Playground とは

TRMX MCP Playground は、MCP サーバーを構築、テスト、デバッグ、監視するための最適なツールです。
「MCP 向けの Postman」と考えてください。
Model Context Protocol(MCP)を使用するデベロッパーのために設計されており、MCP は LLM(大規模言語モデル)が一貫した方法で外部ツール、リソース、プロンプトを検出して使用できるようにするスタンダードです。


開発のきっかけ

MCP の開発者体験が不十分であることに気付きました—MCP サーバーのテスト、デバッグ、監視が大変でした。
私たちのビジョンは 2 段階に分かれています:

  1. ステージ 1: デベロッパーがローカル MCP を簡単に構築、テスト、デバッグ、監視できるようにローカル MCP プレイグラウンドを構築する。
  2. ステージ 2: インフラストラクチャを管理することなく、MCP をデプロイ、スケーリング、共有できるサーバーレス MCP プラットフォームを立ち上げる。

詳細および今後の予定については、以下をご覧ください:


ようこそ:オープンソース&デベロッパーコミュニティ

TRMX MCP Playground をオープンソース化したのは、MCP の将来はコミュニティによって、コミュニティのために構築されるべきだと考えているからです。
私たちはユーザーを探しているのではなく、協力者、貢献者、先駆者を探しています。

  • 公式ワーキンググループ:
    プロジェクトの方向性を導き、優先事項を設定し、MCP ツールの次の世代を一緒に構築するためのオープンな公式ワーキンググループを運営しています。
  • 週次ミーティング:
    機能について議論したり、フィードバックを共有したり、ロードマップの形成に協力したりするための定期的なセッションに参加してください。カレンダーの詳細については近日中にお知らせします!
  • オープンコラボレーション:
    コード、ドキュメント、アイデア、フィードバックを含め、すべての貢献を歓迎します。
    MCP サーバーがどのように構築・使用されるかを定義するのをお手伝いいただけるのでしたら、ここが最適な場所です。

参加する:


主な機能

  • MCP サーバーデバッグ: 任意の MCP サーバーに接続し、ツール、リソース、プロンプトを探索します。
  • 組み込み LLM 統合: Fireworks AI や Groq などの LLM プロバイダーに直接接続します(近日中により多くのプロバイダーに対応)。
  • ツール・リソース探索: MCP サーバーから利用可能なすべてのツール、リソース、プロンプトを表示・検査します。
  • 複数並行接続: 複数の MCP サーバーに同時に接続し、監視します。
  • 包括的なロギング: すべてのオペレーションとレスポンスの詳細なローカルログ。
  • モダンなインターフェース: 簡単な操作のための、クリーンで直感的な UI。
  • オープンソース: 100% オープン、MIT ライセンス、コミュニティフィードバックで構築。

MCP Playground アプリケーション

インストール

前提条件

  • Node.js(v20.16.0 以上)
  • npm(10.8.1 以上)
インストール手順
# Clone the repository
git clone https://github.com/rosaboyle/mcp-playground.git

# Navigate to the project directory
cd mcp-playground

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Start the application
npm start

使用ガイド

API キーの設定

アプリケーションのユーザーインターフェースを通じて簡単に API キーを設定できます:

  1. アプリケーションを開き、「Providers」セクションに移動します
  2. 設定したいプロバイダーの「Set API Key」をクリックします
  3. ダイアログボックスに API キーを入力して保存します

API キーの設定

MCP サーバーの追加

ユーザーインターフェースを通じて新しい MCP サーバーを追加するには:

  1. アプリケーションの「MCP Playground」に移動します
  2. 「Add Server」をクリックしてサーバーの詳細を入力します
  3. 「Save」をクリックしてサーバー設定を保存します

MCP サーバーの追加 - ステップ 1 MCP サーバーの追加 - ステップ 2

新しい MCP サーバーの追加

新しい MCP サーバーを追加するには:

  1. MCP Playground セクションの「Add Server」ボタンを使用します
  2. サーバー名、コマンド、引数、環境変数を指定します
  3. 設定を保存します

開発

# Start the application in development mode
npm run dev
テスト

テストスイートを実行します:

npm test

テストの詳細については、TESTING.md を参照してください。

統合例

Fireworks AI 統合

MCP Playground により、Fireworks AI モデルは以下が可能になります:

  1. MCP サーバーから利用可能なツールを検出する
  2. 必要に応じてこれらのツールを呼び出す
  3. ツール呼び出しの結果を処理する
  4. ツール出力に基づいた一貫性のあるレスポンスを生成する

詳細については、FIREWORKS_MCP_INTEGRATION.md を参照してください。

Groq 統合

Groq 統合は以下を有効にします:

  • API キーを使用した Groq クライアントの初期化
  • Groq API への実際の API 呼び出し
  • Groq AI モデルからのストリーミングチャット補完
  • ストリームからのイベントをレンダラープロセスに転送

詳細については、GROQ_INTEGRATION.md を参照してください。

ユースケース

  • API テスト: MCP サーバー実装のデバッグとテスト
  • ツール開発: MCP サーバー用の新しいツールの開発とテスト
  • LLM 統合: 異なる LLM が MCP ツールとどのように相互作用するかをテスト
  • 教育: Model Context Protocol について学習
  • 開発: MCP と LLM を活用したアプリケーションの構築

トラブルシューティング

よくある問題
  • 接続エラー: MCP サーバーが実行されており、mcp.json のコマンド/引数が正しいことを確認してください
  • API キーの問題: .env ファイルで正しい API キーが設定されていることを確認してください
  • ツール呼び出しの失敗: サーバーログでツール実装のエラーを確認してください

特定の統合の問題については:

既知の問題と制限事項のリストについては、KNOWN_ISSUES.md を参照してください。

コマンドラインでの探索

高度なユーザーまたはトラブルシューティング用に、コマンドラインで MCP サーバーを探索することもできます:

npm run mcp-client

これは以下を実行します:

  • 設定した MCP サーバーに接続する
  • 利用可能なすべてのツールをリストアップする
  • 利用可能なすべてのリソースをリストアップする
  • 利用可能なすべてのプロンプトをリストアップする
コマンドラインでの LLM 統合のテスト

アプリケーションは、コマンドラインを通じた MCP サーバーでの様々な LLM プロバイダーのテストをサポートしています:

Fireworks AI + MCP
# Test the Fireworks MCP integration
npx ts-node src/test_fireworks_mcp.ts

# Run in interactive mode
npx ts-node src/test_fireworks_mcp.ts --interactive
Groq + MCP
# Test the Groq integration
npx ts-node src/test_groq.ts

貢献

貢献を歓迎します! お気軽にプルリクエストを送信してください。

このプロジェクトへの貢献方法の詳細なガイドラインについては、CONTRIBUTING.md を参照してください。

  1. リポジトリをフォークします
  2. フィーチャーブランチを作成します (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 変更をコミットします (git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. ブランチにプッシュします (git push origin feature/amazing-feature)
  5. プルリクエストを開きます

ライセンス

MIT ライセンス - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

  • このツールの構築と改善を支援してくれたすべての貢献者に感謝します
  • このスタンダードを開発・推進している MCP コミュニティに特に感謝します

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。