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Agent.AI MCP Server

Agent.AI MCP Server

ローカル
github.com/dschwartzAIAI・エージェント073 週間前に更新

Agent.AI MCP Server について

Agent.AI MCPサーバーを外部向けにしたもので、Vercelでホストし、他のアプリから利用できます。Agent.AI API tokenを環境変数に設定する必要があります。

主な機能

  1. 01Vercelにデプロイ
  2. 02既定でローカルのポート3000で実行
  3. 03Vercelで環境変数を設定
  4. 04Agent.AI API tokenで認証

活用シーン

  1. 01他のアプリ向けにAgent.AI MCPエンドポイントをホスト
  2. 02開発中にサーバーをローカル実行
  3. 03Vercelデプロイ用のAPI tokenを設定

MCP 対応

デプロイ後、他のアプリから呼び出せるMCPサーバーエンドポイントを提供します。公開するMCPツールやリソースはREADMEに記載されていません。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

Agent.AI MCP サーバー

これは、Vercel でホストし、他のアプリケーションから呼び出せるように設計された、外部にデプロイ可能な Agent.AI MCP サーバーです。

デプロイ手順

前提条件
  • GitHub アカウント
  • Vercel アカウント(無料プランで利用できます)
  • ローカルにインストールされた Git
デプロイ手順
  1. 新しい GitHub リポジトリを作成する

    git init
    git add .
    git commit -m "Initial commit: Agent.AI MCP Server"
    git branch -M main
    git remote add origin https://github.com/YOUR_USERNAME/agentai-mcp-server.git
    git push -u origin main
    
  2. Vercel にデプロイする

    • vercel.com にアクセスします
    • 「New Project」をクリックします
    • GitHub リポジトリをインポートします
    • Vercel が Node.js プロジェクトとして自動的に検出します
    • 「Deploy」をクリックします
  3. デプロイ URL を取得する

    • デプロイ後、Vercel から https://your-project-name.vercel.app のような URL が提供されます
    • これが MCP サーバーのエンドポイントです

使用方法

デプロイ後は、Vercel の URL を使用して、他のアプリケーションから MCP サーバーを呼び出せます。

使用例
// In your other app
const mcpServerUrl = 'https://your-project-name.vercel.app';

// Make requests to your MCP server
fetch(mcpServerUrl + '/your-endpoint')
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data));

ローカル開発

ローカルで実行するには:

npm install
npm start

サーバーは http://localhost:3000 で起動します

設定

  • ポート:Vercel によって自動設定されます。ローカルではデフォルトで 3000 が使用されます
  • 環境変数:Vercel ダッシュボードの「Project Settings」>「Environment Variables」で設定できます

トラブルシューティング

  • @agentai/mcp-server パッケージが公開されていることを確認してください
  • 問題が発生した場合は、Vercel のデプロイログを確認してください
  • GitHub リポジトリが公開されているか、Vercel がアクセスできることを確認してください

重要:認証の設定

1. Agent.AI API トークンを設定する

MCP サーバーが Agent.AI サービスで認証するには、Agent.AI API トークンが必要です:

  1. Agent.AI から API トークンを取得します
  2. Vercel プロジェクトのダッシュボードに移動します
  3. 「Settings」→「Environment Variables」をクリックします
  4. 新しい変数を追加します:
    • 名前:API_TOKEN
    • 値:Agent.AI API トークン
  5. プロジェクトを再デプロイします
2. Vercel 認証を無効にする

MCP サーバーへの外部アクセスを許可するには、Vercel 組み込みの認証を必ず無効にしてください:

  1. Vercel プロジェクトのダッシュボードに移動します
  2. 「Settings」→「Security」をクリックします
  3. 「Password Protection」と「Vercel Authentication」を無効にします
  4. 変更を保存します
3. 認証をテストする

設定後、エンドポイントには次のいずれかが返されます:

  • ✅ "authentication": "configured" - 使用する準備ができています
  • ❌ "authentication": "missing" - API_TOKEN が必要です

コメント

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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。