mcpField
A
afferens

afferens

ローカル
github.com/afferensその他025 週間前に更新

afferens について

afferensは、視覚、音響、環境計測など6つのモダリティによるリアルタイムの物理認識データをAIエージェントに提供するMCPサーバーです。ローカルのstdioとリモートのStreamable HTTPに対応し、データの照会と検証を行えます。

主な機能

  1. 016モダリティのリアルタイムデータ
  2. 02モダリティ別の認識イベント検索
  3. 03スナップショットによる鮮度検証
  4. 04フィードのヘッダーとハッシュ確認

活用シーン

  1. 01エージェントへのセンサーデータ提供
  2. 02特定モダリティの認識データ照会
  3. 03センサーフィードの鮮度確認

MCP 対応

`afferens_demo`、`afferens_perceive`、`afferens_verify`を通じて、認識イベントとノードの稼働状態をMCPクライアントに公開します。stdioとStreamable HTTPに対応しています。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"afferens": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@afferens/mcp-server"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @afferens/mcp-server

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@afferens/mcp-server0.2.1

ツール

5

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

このツールにパラメーターはありません。

詳細

@afferens/mcp-server

Afferens 向けの MCP サーバーです。AI エージェントにリアルタイムの物理的知覚を提供します。

stdio 経由でローカル MCP クライアントから、またはストリーム可能な HTTP 経由でリモート/ホスト型クライアントから利用できます。MCP 対応の AI アシスタントに、物体検出、位置、音、環境測定値、化学物質の痕跡、ノードの健全性など、リアルタイムのセンサーデータを提供します。

ツール

ツール認証説明
afferens_demoなし6 つすべてのモダリティのリアルタイム知覚データです。無料で、キーは不要です。
afferens_perceiveAPI キーフィルターや上限を指定して、モダリティ別にリアルタイムイベントを照会します。
afferens_verifyAPI キーフィードを 2 回取得し、ヘッダー、経過時間、新鮮度の判定を含む証明バンドルを返します。

モダリティ: VISION / SPATIAL / ACOUSTIC / ENVIRONMENTAL / MOLECULAR / INTEROCEPTION

クイックスタート

無料プランではカード登録なしで 10,000 トークンを利用できます。afferens.com でキーを取得してください。

ローカル MCP クライアント
claude mcp add afferens -- npx -y @afferens/mcp-server

次に、キーを設定します。

claude mcp add afferens -e AFFERENS_API_KEY=YOUR_KEY -- npx -y @afferens/mcp-server

この stdio の設定は、Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf で動作します。

リモート MCP クライアント

ホスト型またはブラウザーベースのクライアントでは、Afferens を HTTP モードで起動し、クライアントの接続先を /mcp エンドポイントに設定します。

AFFERENS_TRANSPORT=http AFFERENS_PORT=8790 AFFERENS_API_KEY=YOUR_KEY node dist/index.js

次に、エンドポイントを登録します。

{
  "afferens": {
    "url": "http://127.0.0.1:8790/mcp",
    "bearer_token_env_var": "AFFERENS_API_KEY"
  }
}
Claude Desktop / Cursor / Windsurf

MCP 設定ファイルに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "afferens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@afferens/mcp-server"],
      "env": {
        "AFFERENS_API_KEY": "YOUR_KEY"
      }
    }
  }
}

設定ファイルの場所:

  • Claude Desktop(Mac):~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Claude Desktop(Windows):%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Cursor:プロジェクトのルートにある .cursor/mcp.json
  • Windsurf:~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
キーなしで試す
{
  "mcpServers": {
    "afferens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@afferens/mcp-server"]
    }
  }
}

afferens_demo を呼び出してください。API キーは不要です。

使い方

接続すると、AI エージェントは次のツールを呼び出せます。

afferens_perceive({ modality: "VISION", limit: 5 })

AI エージェントが推論や行動に利用できる、構造化された知覚イベントを返します。

デモを検証するには:

afferens_verify({ modality: "VISION", limit: 3, wait_ms: 2000 })

2 つの生スナップショットに加えて、ヘッダー、経過時間、ハッシュチェックを返します。これにより、フィードがライブか、古いか、変化していないかを確認できます。

リンク

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。