Welcome to Agent MCP について
Welcome to Agent MCP は、AI エージェントと MCP オーケストレーションツールに特化したオープンソースのディレクトリです。リポジトリの検索や閲覧、GitHub からの一括インポート、保存済み検索履歴の確認ができます。
主な機能
- 01エージェントと MCP リポジトリの検索・閲覧
- 02GitHub からのリポジトリ一括インポート
- 03Google ユーザー認証
- 04登録ユーザーの検索履歴保存
- 05過去の検索の確認と再インポート
活用シーン
- 01AI エージェントと MCP プロジェクトの検索
- 02GitHub から複数リポジトリをインポート
- 03保存済み検索の確認
MCP 対応
AI エージェントと MCP オーケストレーションツールを扱うディレクトリです。入力には MCP サーバーインターフェースの説明はありません。
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。
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。
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
Agent MCP へようこそ
AI エージェントのみに特化したオープンソースプロジェクトのディレクトリです。Hugging Face も素晴らしいですが、LLM とデータセットに重点を置いていることに気づきました。Agent MCP は AI エージェントと MCP のオーケストレーションに重点を置いています。 更新 16-3-2024:CursorAI、Windsurf AI、Trey AI のサポートを追加しました
プロジェクト情報
URL: www.agentmcp.ai
このコードを編集するには?
アプリケーションを編集する方法はいくつかあります。
お好みの IDE を使用する
お使いの IDE でローカルに作業する場合は、このリポジトリをクローンして変更をプッシュできます。プッシュした変更は Lovable にも反映されます。
必要なのは Node.js と npm がインストールされていることだけです。[nvm でインストール](https://github.com/nvm-sh/nvm#installing-and-updating)
次の手順に従ってください。
# Step 1: Clone the repository using the project's Git URL.
git clone <YOUR_GIT_URL>
# Step 2: Navigate to the project directory.
cd <YOUR_PROJECT_NAME>
# Step 3: Install the necessary dependencies.
npm i
# Step 4: Start the development server.
npm run dev
Firebase 認証の設定
このプロジェクトでは、認証とユーザーの検索履歴の保存に Firebase を使用します。Firebase を設定するには:
- Firebase Console で Firebase プロジェクトを作成します
- Authentication セクションで Google 認証を有効にします
- Firestore セクションで Firestore データベースを作成します
- Project Settings > General > Your Apps > SDK setup and configuration から Firebase の設定情報を取得します
.env.exampleファイルを.env.localにコピーし、Firebase の設定値を入力します
# Copy the example env file
cp .env.example .env.local
# Edit the .env.local file with your Firebase configuration
このプロジェクトではどのような技術を使用していますか?
このプロジェクトは以下を使用して構築されています。
- Vite
- TypeScript
- React
- shadcn-ui
- Tailwind CSS
機能
- AI エージェントと MCP のリポジトリを閲覧・検索
- GitHub からリポジトリを一括インポート
- Google によるユーザー認証
- 登録ユーザーの検索履歴を保存
- 以前の検索を表示して再インポート
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。