MCP-Smallest.ai

MCP-Smallest.ai

Smallest.ai API と連携するための Model Context Protocol（MCP）サーバー実装です。このプロジェクトでは、Smallest.ai のナレッジベース管理システムとやり取りするための標準インターフェースを提供します。

アーキテクチャ

システム概要

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│                 │     │                 │     │                 │
│  Client App     │◄────┤   MCP Server    │◄────┤  Smallest.ai    │
│                 │     │                 │     │    API          │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘

コンポーネントの詳細

1. クライアントアプリケーション層

• MCP クライアントプロトコルを実装します
• リクエストの形式を処理します
• レスポンスの解析を管理します
• エラー処理を提供します

2. MCP サーバー層

• プロトコルハンドラー

  • MCP プロトコルの通信を管理します
  • クライアント接続を処理します
  • リクエストを適切なツールにルーティングします

• ツールの実装

  • ナレッジベース管理ツール
  • パラメーターの検証
  • レスポンスの形式設定
  • エラー処理

• API 連携

  • Smallest.ai API との通信
  • 認証管理
  • リクエスト／レスポンスの処理

3. Smallest.ai API 層

• ナレッジベースの管理
• データの保存と取得
• 認証と認可

データフロー

1. Client Request
   └─► MCP Protocol Validation
       └─► Tool Parameter Validation
           └─► API Request Formation
               └─► Smallest.ai API Call
                   └─► Response Processing
                       └─► Client Response

セキュリティアーキテクチャ

┌─────────────────┐
│  Client Auth    │
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────┐
│  MCP Validation │
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────┐
│  API Auth       │
└────────┬────────┘
         │
┌────────▼────────┐
│  Smallest.ai    │
└─────────────────┘

概要

このプロジェクトは、クライアントと Smallest.ai API の間のミドルウェアとして機能する MCP サーバーを実装します。Model Context Protocol を通じて、Smallest.ai のナレッジベース管理機能を利用するための標準的な方法を提供します。

アーキテクチャ

[Client Application] <---> [MCP Server] <---> [Smallest.ai API]

コンポーネント

1. MCP サーバー

   • クライアントリクエストを処理します
   • API 通信を管理します
   • 標準化されたレスポンスを提供します
   • エラー処理を実装します

2. ナレッジベースツール

   • listKnowledgeBases：すべてのナレッジベースを一覧表示します
   • createKnowledgeBase：新しいナレッジベースを作成します
   • getKnowledgeBase：特定のナレッジベースの詳細を取得します

3. ドキュメントリソース

   • docs://smallest.ai で利用できます
   • 使用方法と例を提供します

前提条件

• Node.js 18+ または Bun ランタイム
• Smallest.ai API キー
• TypeScript の知識

インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/yourusername/MCP-smallest.ai.git
cd MCP-smallest.ai

2. 依存関係をインストールします：

bun install

3. ルートディレクトリに .env ファイルを作成します：

SMALLEST_AI_API_KEY=your_api_key_here

設定

Smallest.ai API の設定を記述した config.ts ファイルを作成します：

export const config = {
    API_KEY: process.env.SMALLEST_AI_API_KEY,
    BASE_URL: 'https://atoms-api.smallest.ai/api/v1'
};

使用方法

サーバーの起動

bun run index.ts

サーバーのテスト

bun run test-client.ts

利用可能なツール

1. ナレッジベースの一覧表示

await client.callTool({
  name: "listKnowledgeBases",
  arguments: {}
});

2. ナレッジベースの作成

await client.callTool({
  name: "createKnowledgeBase",
  arguments: {
    name: "My Knowledge Base",
    description: "Description of the knowledge base"
  }
});

3. ナレッジベースの取得

await client.callTool({
  name: "getKnowledgeBase",
  arguments: {
    id: "knowledge_base_id"
  }
});

レスポンス形式

すべてのレスポンスは次の構造に従います：

{
  content: [{
    type: "text",
    text: JSON.stringify(data, null, 2)
  }]
}

エラー処理

このサーバーでは、包括的なエラー処理を実装しています：

• HTTP エラー
• API エラー
• パラメーター検証エラー
• 型安全なエラーレスポンス

開発

プロジェクト構成

MCP-smallest.ai/
├── index.ts           # MCP server implementation
├── test-client.ts     # Test client implementation
├── config.ts          # Configuration file
├── package.json       # Project dependencies
├── tsconfig.json      # TypeScript configuration
└── README.md          # This file

新しいツールの追加

1. index.ts でツールを定義します：

server.tool(
  "toolName",
  {
    param1: z.string(),
    param2: z.number()
  },
  async (args) => {
    // Implementation
  }
);

2. リソース内のドキュメントを更新します：

server.resource(
  "documentation",
  "docs://smallest.ai",
  async (uri) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: `Updated documentation...`
    }]
  })
);

セキュリティ

• API キーは環境変数に保存されます
• すべてのリクエストは認証されます
• パラメーター検証を実装しています
• エラーメッセージはサニタイズされます

貢献

1. リポジトリをフォークします
2. 機能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. プルリクエストを作成します

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

• Model Context Protocol
• Smallest.ai API
• Bun Runtime