MCP Server

モデルコミュニケーションプロトコルサーバー

LM Studio モデルとのやり取りを仲介する、シンプルな Node.js サーバーです。
次の 2 つの API エンドポイントを提供します。

• 利用可能なモデルの取得
• チャット補完の実行

Express.js、Axios、Body-parser を使用して構築されています。

---

🚀 機能

• LM Studio から利用可能なモデルを取得します（GET /v1/models）
• 選択したモデルでチャット補完を実行します（POST /v1/chat/completions）
• クロスオリジンの API アクセスをサポートする CORS を内蔵しています
• シンプルで拡張が容易です

---

📦 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/master-faraz-official/mcp-server.git
   cd mcp-server
   

2. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

---

🛠 使用方法

1. LM Studio がローカルで http://localhost:11434 にて実行されていることを確認します。

2. サーバーを起動します。

   node index.js
   

   サーバーは http://localhost:3000 で実行されます

---

📚 API エンドポイント

1. モデルの取得

GET /v1/models

LM Studio から利用可能なモデルの一覧を取得します。

レスポンス例：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "model-id-1",
      "object": "model",
      "owned_by": "local"
    }
  ]
}

2. チャット補完

POST /v1/chat/completions

チャットの会話を送信し、モデルの応答を取得します。

リクエストボディ：

{
  "model": "your-model-id",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }],
  "temperature": 0.7
}

レスポンス例：

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1714150000,
  "model": "your-model-id",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 0,
    "completion_tokens": 0,
    "total_tokens": 0
  }
}

---

⚙️ 環境の詳細

• Node.js
• Express.js
• Axios
• Body-parser
• CORS

---

📄 注意事項

• LM Studio がローカルマシン（localhost:11434）で実行されていることを確認してください。
• このサーバーはブリッジとして機能し、OpenAI 互換形式でレスポンスを整形します。

---

📜 ライセンス

このプロジェクトはオープンソースで、MIT License のもとで利用できます。