MCP Server AI Chrome Extension について
MCP Server AI Chrome Extensionは、ChromeのポップアップとFlaskバックエンドを組み合わせ、BODMASに従って数式を計算します。ブラウザーで式を入力し、拡張機能内で結果を確認したい人向けです。
主な機能
- 01BODMASの優先順位で式を計算
- 02Chromeのポップアップから式を送信
- 03拡張機能内に計算結果を表示
- 04Flask API経由で入力を処理
活用シーン
- 01Chromeで複数演算を含む式を計算
- 02ブラウザーのポップアップで括弧付きの算式を確認
MCP 対応
FlaskバックエンドはMCPサーバーとして説明され、API経由でChrome Extensionからのリクエストを受け取ります。READMEにはMCPツールやプロトコルのトランスポート方式は記載されていません。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
MCP サーバー AI Chrome 拡張機能
Flask ベースの MCP サーバーに接続する、軽量な AI 搭載 Chrome 拡張機能です。ブラウザーから直接、**複雑な BODMAS(括弧、累乗、除算、乗算、加算、減算)**の計算を実行できます。
✨ 機能
- 📚 BODMAS の優先順位に従って、複雑な数式を解きます。
- ⚡ バックエンドの AI MCP サーバーを介して、リアルタイムで即座に計算します。
- 🧠 サーバーは、意思決定モジュールとメモリーモジュールを使ってユーザーの入力を処理します。
- 🌐 シンプルで使いやすい Chrome 拡張機能のインターフェースです。
- 🔌 Chrome 拡張機能と Flask API サーバー間で簡単に通信できます。
🏗️ プロジェクト構成
MCP-Server-V3/
│
├── flask-api/
│ ├── action.py # Handles mathematical operations
│ ├── decision.py # Decides actions based on parsed user input
│ ├── memory.py # Maintains session memory and history
│ ├── mcp_server.py # Main Flask server running the API
│ ├── mcp_client.py # Client utilities (if needed)
│ ├── models.py # Defines data models for input/output
│ ├── perception.py # Parses and understands user queries
│ └── requirements.txt # Python dependencies
│
├── chrome-extension/
│ ├── manifest.json # Chrome extension manifest
│ ├── popup.html # Extension popup frontend
│ ├── popup.js # JS logic to interact with backend server
│
├── requirements.txt # Top-level requirements
│
└── README.md # 📄 (You are here!)
🚀 仕組み
-
ユーザーの操作:
- ユーザーが Chrome 拡張機能のポップアップを開きます。
- 数式を入力します(例:
5 * (3 + 2) - 4 / 2)。
-
Chrome 拡張機能(フロントエンド):
- ユーザーの入力を取得します。
- Flask MCP サーバー API に
POSTリクエストを送信します。
-
Flask API(バックエンドサーバー):
perception.pyを使って入力を解析します。decision.pyとaction.pyを使って、BODMAS に従った正しい結果を計算します。- 最終結果を Chrome 拡張機能に返します。
-
結果の表示:
- 拡張機能がレスポンスを受け取ります。
- 計算結果をポップアップに表示します。
🛠️ インストールガイド
1. MCP サーバーをセットアップする
# Clone the repo
git clone https://github.com/shettysaish20/MCP-Server-V3.git
cd MCP-Server-V3/flask-api
# Install Python dependencies
pip install -r requirements.txt
# Run the server
python mcp_client.py
デフォルトでは、サーバーは http://localhost:5000/ で実行されます。
2. Chrome 拡張機能をセットアップする
- Chrome で
chrome://extensions/を開きます。 - デベロッパーモードを有効にします。
- パッケージ化されていない拡張機能を読み込むをクリックし、
chrome-extension/フォルダーを選択します。 - 拡張機能がブラウザーのツールバーに表示されます。
3. 使用方法
- MCP 拡張機能のアイコンをクリックします。
- BODMAS に基づく数式を入力します。
- 計算結果がすぐに表示されます。
📦 依存関係
-
バックエンド(Python):
- Flask
- Flask-Cors
(バックエンドのライブラリーはすべて
requirements.txtに記載されています。) -
フロントエンド(拡張機能):
- 純粋な JavaScript + HTML/CSS(外部ライブラリーは不要です)。
🚀 実行中

📄 ライセンス
MIT ライセンスです。
ご自由に変更、拡張、改良してください。
👨💻 作者
Saish Shetty が ❤️ を込めて作成しました。
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。