TransformerBee.MCP について
TransformerBee.MCP は、transformer.bee を MCP 経由で利用するための Python 製 MCP サーバーラッパーです。Python パッケージまたは Docker イメージとして導入・起動できます。
主な機能
- 01transformer.bee クライアントのラップ
- 02Python パッケージでの導入
- 03Docker イメージの提供
- 04CLI コマンドでの起動
活用シーン
- 01transformer.bee と MCP クライアントの接続
- 02Python 環境でのサーバー実行
- 03Docker によるサーバー起動
MCP 対応
transformer.bee を MCP クライアントに接続する MCP サーバーです。実行時に transformer.bee のホストアドレスなどの環境変数を設定します。
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
TransformerBee.MCP
これは、Python で書かれた transformer.bee 用のシンプルな Model Context Protocol(MCP)サーバーの PoC です。
内部では、python-mcp と transformerbeeclient.py を使用しています。
インストール
MCP サーバーは Python パッケージとしてインストールするか、Docker イメージをプルできます。
Python パッケージとしてインストール
uv install transformerbeemcp
または、pip を使用している場合:
pip install transformerbeemcp
Docker イメージとしてインストール
docker pull ghcr.io/hochfrequenz/transformerbee.mcp:latest
CLI からサーバーを起動する
Python
_このパッケージには、サーバーを起動するためのシンプルな CLI 引数が用意されています。
パッケージをインストールした仮想環境(ここでは myvenv)内のターミナルで、次のコマンドを実行します:
(myvenv) run-transformerbee-mcp-server
Docker
docker run --network host -i --rm -e TRANSFORMERBEE_HOST=http://localhost:5021 ghcr.io/hochfrequenz/transformerbee.mcp:latest
(環境変数 -e ... については、以下または transformerbeeclient.py のドキュメントを参照してください。)
Claude Desktop に MCP サーバーを登録する
このリポジトリをチェックアウトした場合
cd path/to/reporoot/src/transformerbeemcp
fastmcp install server.py
pip/uv でパッケージをインストールした場合
claude_desktop_config.json を編集します(Claude Desktop のメニューから「Datei > Einstellungen > Entwickler > Konfiguration bearbeiten」を選択すると見つかります)。
{
"mcpServers": {
"TransformerBee.mcp": {
"command": "C:\\github\\MyProject\\.myvenv\\Scripts\\run-transformerbee-mcp-server.exe",
"args": [],
"env": {
"TRANSFORMERBEE_HOST": "http://localhost:5021",
"TRANSFORMERBEE_CLIENT_ID": "",
"TRANSFORMERBEE_CLIENT_SECRET": ""
}
}
}
}
ここで、C:\github\MyProject\.myvenv はパッケージをインストールした仮想環境へのパスで、localhost:5021 は Docker コンテナーで実行されている transformer.bee を公開します。
また、この便利な CLI コマンドを設定していない場合は、
https://github.com/Hochfrequenz/TransformerBee.mcp/blob/c0898769670469df13f23b57a55fe4b71ed9795b/pyproject.toml#L101-L102
空ではない引数を指定して Python を呼び出すだけでも構いません。
多くの MCP ツールは uv がインストールされていることを前提としているため、仮想環境にもインストールが必要になる場合があります。
環境変数や transformer.bee のローカルでの起動方法については、transformerbeeclient.py のドキュメントを確認してください。
Docker でパッケージをインストールした場合
{
"mcpServers": {
"TransformerBee.mcp": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--network",
"host",
"-i",
"--rm",
"-e",
"TRANSFORMERBEE_HOST=http://localhost:5021",
"ghcr.io/hochfrequenz/transformerbee.mcp:latest"
],
"env": {
"TRANSFORMERBEE_HOST": "http://localhost:5021",
"TRANSFORMERBEE_CLIENT_ID": "",
"TRANSFORMERBEE_CLIENT_SECRET": ""
}
}
}
}
--network host オプションを使うのは少し裏技的で、ベストプラクティスではないことは承知しています。
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。