FelixYifeiWang-felix-mcp-smithery

Felix MCP (Smithery)

便利なツールをいくつか備えた小規模な Model Context Protocol サーバーです。Smithery にデプロイされ、Claude Desktop でテストされ、NANDA に登録されています。

含まれるツール

• hello(name) – 手軽な挨拶
• randomNumber(max?) – ランダムな整数（デフォルトは 100）
• weather(city) – wttr.in 経由で現在の天気を取得
• summarize(text, maxSentences?, model?) – OpenAI を利用した要約（OPENAI_API_KEY が必要です）

公開サーバーページ https://smithery.ai/server/@FelixYifeiWang/felix-mcp-smithery

MCP エンドポイント（ストリーミング可能な HTTP） https://server.smithery.ai/@FelixYifeiWang/felix-mcp-smithery/mcp (Smithery/NANDA では、認証情報はクエリパラメーター api_key と任意の profile を介して付与され、プラットフォームの UI で設定します。ここにシークレットをハードコードしないでください。)

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デモ

Claude Desktop での利用（推奨）

1. Settings → Developer → mcpServers を開き、次を追加します。

   {
     "mcpServers": {
       "felix-mcp-smithery": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@smithery/cli@latest",
           "run",
           "@FelixYifeiWang/felix-mcp-smithery",
           "--key",
           "YOUR_SMITHERY_API_KEY",
           "--profile",
           "YOUR_PROFILE_ID"
         ]
       }
     }
   }
   

2. 新しいチャットを開始し、次を実行します。

   • 「felix-mcp-smithery のツールを一覧表示して」
   • 「{ "name": "Felix" } を指定して hello を呼び出して」
   • 「このテキストを 2 文で要約して、summarize を呼び出して：…」

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機能

• ストリーミング可能な HTTP MCP – Express と MCP SDK の StreamableHTTPServerTransport を /mcp（POST/GET/DELETE）で使用します。
• セッション対応 – Mcp-Session-Id を適切に処理します（クローズ時の再帰なし）。
• OpenAI による要約 – チャット補完を使用して、すっきりとした要約を生成します（デフォルトモデルは gpt-4o-mini）。
• 手間のかからないホスティング – コンテナとしてパッケージ化し、Smithery にデプロイします。

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インストール（ローカル）

Node 18+ が必要です（Node 20 でテスト済み）。

git clone https://github.com/FelixYifeiWang/felix-mcp-smithery
cd felix-mcp-smithery
npm install

環境変数を設定します（ローカルで summarize を呼び出す場合のみ必要です）。

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

実行します。

node index.js
# ✅ MCP Streamable HTTP server on 0.0.0.0:8081 (POST/GET/DELETE /mcp)

ローカルでの curl：

curl -s -X POST "http://localhost:8081/mcp" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Mcp-Protocol-Version: 2025-06-18' \
  --data '{"jsonrpc":"2.0","id":0,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18"}}'

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使用方法（ツール）

hello

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"hello","arguments":{"name":"Felix"}}}

randomNumber

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"randomNumber","arguments":{"max":10}}}

weather

{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"weather","arguments":{"city":"Boston"}}}

summarize（サーバーに OPENAI_API_KEY を設定する必要があります）

{"jsonrpc":"2.0","id":4,"method":"tools/call","params":{"name":"summarize","arguments":{"text":"(paste long text)","maxSentences":2}}}

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仕組み

• サーバーの中核： @modelcontextprotocol/sdk の McpServer を使用し、buildServer() でツールを登録します。 トランスポート：/mcp の StreamableHTTPServerTransport が次を処理します。

  • POST /mcp — JSON-RPC リクエスト（初回の initialize を含む）
  • GET /mcp — サーバーからクライアントへの通知（SSE）
  • DELETE /mcp — セッションを終了

• CORS： すべてのオリジンを許可し、Mcp-Session-Id ヘッダーを公開します（ホスト型クライアントに適しています）。

• OpenAI による要約： /v1/chat/completions を呼び出す fetch の薄いラッパーで、短い「明快な要約」システムプロンプトを使用します。

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デプロイ（Smithery）

1. 次を含む GitHub リポジトリを用意します。

   • index.js（Express + MCP）

   • package.json（@modelcontextprotocol/sdk、express、cors、zod）

   • Dockerfile

   • smithery.yaml：

     kind: server
     name: felix-mcp-smithery
     version: 1.0.0
     runtime: container
     
     startCommand:
       type: http
     
     transport: streamable-http
     port: 8081
     path: /mcp
     ssePath: /mcp
     health: /
     

2. Smithery で次を行います。

   • リポジトリからサーバーを作成します。
   • Environment Variables に OPENAI_API_KEY を追加します（summarize 用。任意）。
   • デプロイし、ログに次の内容が表示されることを確認します。 ✅ MCP Streamable HTTP server on 0.0.0.0:8081 (POST/GET/DELETE /mcp)

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NANDA インデックス

• join39.org → Context Agents → Add に移動します。

  • Agent Name： Felix MCP (Smithery)
  • MCP Endpoint： https://server.smithery.ai/@FelixYifeiWang/felix-mcp-smithery/mcp?api_key=YOUR_KEY&profile=YOUR_PROFILE
  • Description： Smithery でホストされたストリーミング可能な HTTP MCP。ツール：hello、randomNumber、weather、summarize（OpenAI）。

• NANDA からテストします：initialize → tools/list → hello を呼び出します。

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プロジェクト構成

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├─ index.js            # Express + Streamable HTTP + tools
├─ package.json        # sdk/express/cors/zod
├─ Dockerfile          # container build for Smithery
└─ smithery.yaml       # Smithery project config

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課題の評価基準との対応

• ✅ 発見／構築： 4 つのツールを備えたカスタム MCP サーバー
• ✅ デプロイ： Smithery でホスト（公開サーバーページへのリンクあり）
• ✅ ホストでのテスト： Claude Desktop で動作確認済み（スクリーンショット／録画を同梱）
• ✅ NANDA インデックス： Context Agent として追加（スクリーンショットを同梱）
• ✅ 成果物： リポジトリへのリンク + 動作するエンドポイント + ホストのスクリーンショット

うまくいったこと

• クローズループの落とし穴を避ければ、セッション管理を備えた Streamable HTTP トランスポートは安定しています。
• Smithery により、デプロイと認証キーの配布を簡単に行えます。
• Claude Desktop は @smithery/cli run … 経由で問題なく接続できます。

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AI による支援について

このプロジェクトの一部（ツールのひな形、エラーの修正、ドキュメントの仕上げ）には、AI の支援を活用しました。 最終的なコード、デプロイ、テストの手順は、私自身が実装して検証しました。