MCP Server for cryptographic hashing

暗号学的ハッシュ計算用 MCP サーバー

MD5 および SHA-256 ハッシュ計算用の Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このサーバーを使うと、LLM は暗号学的なリクエストを効率的に処理できます。

利用可能なツール

サーバーでは 2 つのツールを利用できます。

• calculate_md5：指定したテキストの MD5 ハッシュを計算します。
• calculate_sha256：指定したテキストの SHA-256 ハッシュを計算します。

このサーバーは、VS Code Copilot Chat、Claude for Desktop、その他の Model Context Protocol に対応する LLM インターフェースなどの MCP クライアントで使用するように設計されています。

MCP を理解して独自の MCP サーバーを構築する

Model Context Protocol（MCP）の概念について初めて学ぶ場合は、以下のリソースを利用できます。

• MCP とは何ですか？
  • Model Context Protocol とエージェント型 AI を理解する
• 独自の MCP サーバーを構築するにはどうすればよいですか？
  • 独自の MCP サーバーを構築するための簡単なチュートリアル
• hashing-mcp-server パッケージはどこにありますか？
  • PyPI の Python パッケージで確認できます。
  • Docker Hub の Docker イメージで確認できます。
  • ソースコードはこの GitHub リポジトリにあります。
  • 次のような MCP サーバー一覧でも確認できます。
    • mcp.so
• hashing-mcp-server をインストールして使用するにはどうすればよいですか？
  • インストールと使用方法については、以下のセクションを参照してください。

サーバーの動作

以下の GIF は、MCP サーバーがリクエストを処理し、対応する暗号学的ハッシュを返す様子を示しています。 例として Claude Desktop を使用していますが、VSCode などの他の MCP クライアントでも同様に動作します。

前提条件

• Docker で実行する場合： Docker がインストールされ、実行中であること。
• 直接実行する場合： Python 3.13 以降と仮想環境ツール（venv、uv）。
• コントリビュート／開発する場合： Git、Python 3.13 以降、uv（推奨）または pip、Docker（任意、ビルドのテスト用）。

オプション 1：Docker を使用してサーバーを実行する（推奨）

Python 環境を直接管理せずにサーバーを実行する最も簡単な方法です。

1. Docker イメージを取得する：

• Docker Hub から取得する（最も簡単）：

  docker pull kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest
  

2. MCP クライアントを設定する：

docker run を使用するようにクライアントを設定します。

• VS Code（settings.json）：

  // In your VS Code settings.json (User or Workspace)
  "mcp": {
      "servers": {
          "hashing-docker": { // Use a distinct name if needed
              "command": "docker",
              "args": [
                  "run",
                  "-i",      // Keep STDIN open for communication
                  "--rm",    // Clean up container after exit
                  "kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest" // Change the tag to your version if needed e.g. "hashing-mcp-server:X.Y.Z"
              ]
          }
      }
  }
  

• Claude Desktop（claude_desktop_config.json）：

  {
  	"mcpServers": {
  		"hashing-docker": {
  			"command": "docker",
  			"args": [
  				"run",
  				"-i",
  				"--rm",
  				"kunalpathak13/hashing-mcp-server:latest" // Change the tag to your version if needed e.g. "hashing-mcp-server:X.Y.Z"
  			]
  		}
  	}
  }
  

• その他のクライアント： docker をコマンドとして、run -i --rm IMAGE_NAME を引数として使用し、各クライアントのドキュメントに従って設定してください。具体的な設定手順については、公式ドキュメントを参照してください。

  • Claude for Desktop/Web のセットアップ
  • Copilot を使った VSCode MCP
  • Open AI ChatGPT Agents（Python 経由）

3. 統合をテストする：

設定が完了したら、MCP クライアント（VS Code Chat、Claude Desktop など）を操作します。ハッシュ計算ツールを呼び出す質問をしてみてください。

• 「テキスト 'hello world' の MD5 ハッシュを計算してください」
• 「文字列 'MCP is cool!' の SHA256 ハッシュは何ですか？」

クライアントは、指定したコマンドを使ってバックグラウンドで Docker コンテナを起動し、リクエストを送信してハッシュの結果を受け取り、表示します。

オプション 2：サーバーを直接実行する（Python 環境）

Docker を使用しない場合や、開発目的で使用する場合は、この方法を選択してください。

1. 環境をセットアップしてインストールする：

# Create a dedicated directory and navigate into it
mkdir my_mcp_setup && cd my_mcp_setup

# --- Create & Activate Virtual Environment (Choose ONE method) ---
# Method A: Using uv (Recommended):
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows

# Method B: Using standard venv:
# python -m venv .venv
# source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows
# ---

# --- Install the package (within the active venv, choose ONE method) ---
# Method A: Using uv:
uv pip install hashing-mcp-server

# Method B: Using pip:
# pip install hashing-mcp-server
# ---

2. 実行可能ファイルのパスを確認する：

仮想環境を 有効化した状態で、インストールされたスクリプトの絶対パスを確認します。

# On Linux/macOS:
which hashing-mcp-server
# Example Output: /home/user/my_mcp_setup/.venv/bin/hashing-mcp-server

# On Windows (Command Prompt/PowerShell):
where hashing-mcp-server
# Example Output: C:\Users\User\my_mcp_setup\.venv\Scripts\hashing-mcp-server.exe

出力に表示されたフルパスをコピーします。

3. MCP クライアントを設定する：

クライアントの設定には、コピーした絶対パスを使用します。

• VS Code（settings.json）：

  // In your VS Code settings.json (User or Workspace)
  "mcp": {
      "servers": {
          // You can name this key anything, e.g., "hasher" or "cryptoTools"
          "hashing": {
              // Paste the full, absolute path you copied here:
              "command": "/full/path/to/your/virtualenv/bin/hashing-mcp-server"
              // No 'args' needed when running the installed script directly
          }
      }
  }
  

  (例のパスを実際のパスに置き換えてください)

• Claude Desktop（claude_desktop_config.json）：

  {
  	"mcpServers": {
  		"hashing": {
  			// Paste the full, absolute path you copied here:
  			"command": "/full/path/to/your/virtualenv/bin/hashing-mcp-server"
  		}
  	}
  }
  

  (例のパスを実際のパスに置き換えてください)

• その他のクライアント：各クライアント固有の手順に従い、手順 2 で確認したフルパスをコマンドとして指定します。

4. 統合をテストする：

設定後、MCP クライアント（VS Code Chat、Claude Desktop など）を操作します。ハッシュツールが呼び出されるような質問をします。- 「'hello world' に対して calculate_md5 ツールを使ってください。」- 「テキスト 'MCP rocks' の SHA256 ハッシュを計算してください。」

クライアントは、指定した絶対パスを使ってサーバースクリプトを起動し、リクエストを送信してハッシュ結果を受け取り、表示します。

コントリビューション／開発環境のセットアップ

サーバーコードを変更したり、コントリビューションしたりする場合は、以下の手順に従ってください。

1. リポジトリをクローンする：

git clone https://github.com/kanad13/MCP-Server-for-Hashing.git
cd MCP-Server-for-Hashing

2. 開発環境をセットアップする：

# Create & Activate Virtual Environment (using uv recommended)
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows

# Install in editable mode with development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

(これにより、再インストールしなくても src/ 内のコード変更がすぐに反映されるようにパッケージがインストールされます。また、pytest など、[project.optional-dependencies.dev] で定義されたツールもインストールされます。)

3. 開発中にローカルで実行する： 開発用の仮想環境が有効になっていることを確認します。次のコマンドでサーバーを実行できます。

# Run the installed script (available due to -e flag)
hashing-mcp-server

または、モジュールを直接実行します。

python -m hashing_mcp.cli

(統合テストのために、MCP クライアントがこの特定の開発用 .venv 内の実行可能ファイルを参照するよう、一時的に設定してもかまいません。)

4. テストを実行する： 開発用の仮想環境が有効になっていることを確認します。

pytest

メンテナー向けタスク：新しいバージョンのリリース

(プロジェクトのメンテナー向け)

リリースプロセス（ビルド、テスト、タグ付け、PyPI および Docker Hub へのプッシュ）は、リポジトリのルートにある build_and_push.sh スクリプトによって自動化されています。

スクリプトを実行するための前提条件：

• 有効化済みの開発用仮想環境（source .venv/bin/activate または .venv\Scripts\activate）内にいる必要があります。
• 必要なツールが利用可能である必要があります：uv（または pip）、twine、git、docker。
• 認証情報を設定しておく必要があります：
  • Docker：docker login でログイン済みであること。
  • PyPI：本番用 API トークンを、TWINE_USERNAME=__token__ と TWINE_PASSWORD=pypi-... の環境変数または ~/.pypirc で設定していること。
• 対象の Git リポジトリ（デフォルトでは origin）と Docker Hub リポジトリ（デフォルトでは kunalpathak13/hashing-mcp-server）へのプッシュアクセスが許可されていること。

リリース手順：

1. pyproject.toml の version フィールドが正しい新しいバージョン番号に更新されていることを確認します。
2. 最終的なコード変更をコミットして、main ブランチにプッシュします。
3. リリーススクリプトを実行可能にします（初回のみ）：chmod +x build_and_push.sh
4. 仮想環境を有効化します：source .venv/bin/activate（または同等のコマンド）。
5. リポジトリのルートからスクリプトを実行します：./build_and_push.sh
6. スクリプトがすべての手順を実行します：ビルド、チェック、PyPI へのアップロード、Docker イメージのビルド、Docker イメージへのタグ付け（バージョンと latest）、Docker イメージのプッシュ、Git タグの作成、Git タグのプッシュ。
7. 新しいパッケージバージョンが PyPI で公開され、新しい Docker タグが Docker Hub で利用可能になっていることを確認します。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• Anthropic & Model Context Protocol Docs