MCP Integration Servers

MCP 統合サーバー

このリポジトリには、さまざまなサービスを Claude Desktop と統合するための MCP（Model Control Protocol）サーバーが含まれています。

Gmail と Google Calendar の MCP サーバー

Gmail と Google Calendar の統合により、Claude が Gmail アカウントや Google Calendar を操作し、メール管理やカレンダー操作を行えるようになります。

機能

• Gmail の操作：

  • 受信トレイの最新メールを取得
  • Gmail のクエリ構文を使ってメールを検索
  • メールの内容を読む
  • CC と BCC に対応したメールを送信

• カレンダーの操作：

  • カレンダーの予定を検索
  • 新しいカレンダーの予定を作成
  • 今後の予定を表示

セットアップ手順

1. 前提条件：

   • Python 3.x
   • MCP パッケージがインストールされていること
   • Gmail API と Calendar API を有効にした Google Cloud Console プロジェクト

2. OAuth 認証情報：

   • Google Cloud Console に移動します
   • 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します
   • Gmail API と Google Calendar API を有効にします
   • OAuth 2.0 認証情報を作成します
   • 認証情報をダウンロードし、プロジェクトディレクトリ内に credentials.json として保存します

3. インストール：

   # Install required packages
   pip install google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client
   
   # Install the server in Claude Desktop
   mcp install server.py
   

4. 初回実行：

   • サーバーを実行します：mcp run server.py
   • 初回実行時に OAuth 認証が求められます
   • ブラウザーに表示されたリンクからアプリケーションを認証します
   • トークンは次回以降の使用に備えて保存されます

利用可能なツール

Gmail ツール

• get_latest_emails(max_results: int = 10): 受信トレイの最新メールを取得
• search_emails(query: str, max_results: int = 10): Gmail のクエリを使ってメールを検索
• get_email_content(email_id: str): 指定したメールの内容を取得
• send_email(to: str, subject: str, body: str, cc: Optional[str], bcc: Optional[str]): メールを送信

カレンダーツール

• search_events(query: str, max_results: int = 10, time_min: Optional[str]): カレンダーの予定を検索
• create_calendar_event(summary: str, start_time: str, end_time: str, description: Optional[str], location: Optional[str]): 新しい予定を作成

Backend API MCP サーバー

Backend API MCP サーバーは、カスタムのバックエンド API を Claude Desktop と統合するためのテンプレートを提供します。

機能

• ユーザー管理操作
• 標準化された API レスポンス
• エラー処理とログ記録
• データ検証のための Pydantic モデル

セットアップ手順

1. 前提条件：

   • Python 3.x
   • MCP パッケージがインストールされていること

2. インストール：

   # Install required packages
   pip install pydantic
   
   # Install the server in Claude Desktop
   mcp install backend_server.py
   

3. 設定：

   • API エンドポイントの設定を更新します
   • ツール関数に実際の API 呼び出しを実装します
   • 必要に応じて認証を追加します

利用可能なツール

• get_users(max_results: int = 10): ユーザーの一覧を取得
• create_user(username: str, email: str, password: str): 新しいユーザーを作成
• search_users(query: str): ユーザーを検索

開発

デバッグモードでの実行

# Run with debug logging
export MCP_DEBUG=true
mcp dev server.py

# Run without debug logging
mcp run server.py

新しいツールの追加

1. リクエスト／レスポンス用の Pydantic モデルを定義します
2. @mcp.tool() デコレーターを使って新しいツール関数を作成します
3. エラー処理を実装します
4. デバッグ用のログ記録を追加します

ベストプラクティス

• 適切なエラー処理を使用します
• 包括的なログ記録を行います
• Pydantic モデルを使って入力データを検証します
• API キーとトークンについて、セキュリティのベストプラクティスに従います
• 認証情報や機密データを安全に保管します

セキュリティに関する注意事項

• API キーと認証情報を安全に保管します
• 機密データには環境変数を使用します
• 認証情報をバージョン管理に絶対にコミットしないでください
• 適切な場合はレート制限を実装します
• OAuth のベストプラクティスに従います

よくある問題

1. 認証エラー：

   • credentials.json が存在することを確認します
   • OAuth トークンが有効であることを確認します
   • トークンの期限が切れている場合は、再認証します

2. API レート制限：

   • 指数バックオフを実装します
   • クォータ超過エラーを処理します
   • API の使用状況を監視します

3. 接続の問題：

   • ネットワーク接続を確認します
   • API エンドポイントが利用可能であることを確認します
   • ファイアウォールの設定を確認します

貢献

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
3. 変更をコミットします
4. 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 のもとでライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルをご覧ください。