Hello MCP Server について
Hello MCP Serverは、Forgeタスクランナーを使ったTypeScript製のMCPサーバーです。開発者がClaudeなどの対応アシスタントを外部サービスやデータにつなぐ用途向けで、Forgeのタスクを自動的にMCPツールとして公開します。
主な機能
- 01Forgeタスクランナーとの連携
- 02タスクをMCPツールとして公開
- 03Forge CLIでタスクを直接実行
- 04MCP Inspectorでのテスト
活用シーン
- 01独自のForgeタスクをMCPアシスタントに公開
- 02ティッカーを指定して株価タスクを実行
- 03MCP Inspectorでツールと応答をテスト
MCP 対応
Forgeランナーに登録されたタスクを、MCPクライアント向けのツールとして公開します。Claude Desktopに設定でき、MCP Inspectorでテストできます。
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。
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
Hello MCP サーバー
これは、AI アシスタントが外部サービスやデータソースとやり取りできるようにする、Model Context Protocol(MCP)サーバーの実装です。このサーバーは、Claude やその他の MCP 互換 AI アシスタントで動作するように設計されています。
前提条件
- Node.js(v18 以降)
- pnpm パッケージマネージャー
- force CLI。
pnpm i -g @forgehive/forge-cliでインストールします。
インストール
リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。
git clone <repository-url>
cd hello-mcp-server
pnpm install
ビルド
次のコマンドでプロジェクトをビルドします。
pnpm run build
これにより、TypeScript がコンパイルされ、dist ディレクトリに JavaScript が生成されます。
タスクを直接実行する
Forge ランナーを使用して、個々のタスクを直接実行できます。
# Run the stock price task with a ticker parameter
forge task:run stock:price --ticker AAPL
Claude Desktop への追加
Claude Desktop でサーバーを使用するには、次の手順に従います。
pnpm run buildでプロジェクトをビルドします。- Claude Desktop の設定ファイルを編集します。
nano: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を使用します。
{
"mcpServers": {
"hello-mcp-server": {
"command": "node",
"args": [
"ABSOLUTE_PATH_TO_PROJECT/hello-mcp-server/dist/index.js"
]
}
}
}
ABSOLUTE_PATH_TO_PROJECT を、プロジェクトディレクトリの実際の絶対パスに置き換えます。
MCP Inspector の使用
MCP サーバーのデバッグとテストには、MCP Inspector ツールを使用できます。
npx @modelcontextprotocol/inspector ABSOLUTE_PATH_TO_PROJECT/hello-mcp-server/dist/index.js
Inspector では、Web インターフェースを使ってサーバーのツールをテストし、その応答を確認できます。
開発
新しいタスクを追加するには、次の手順に従います。
-
Forge CLI を使って新しいタスクを作成します。
forge task:create MODULE:TASK_NAMEこれにより、
src/tasks/MODULE/TASK_NAME.tsにタスクのテンプレートファイルが生成されます。 -
生成されたファイルで、Forge Task API を使ってタスクを実装します。
-
ランナー(src/runner.ts)にタスクを登録します。
import { yourTask } from './tasks/module/your-task'; // Add your task to the runner runner.load('your_task_name', yourTask); -
pnpm run buildでプロジェクトをビルドします。
サーバーは、src/index.ts ファイルに手動で追加しなくても、ランナーに登録されたすべてのタスクを MCP ツールとして自動的に登録します。
参考資料
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。