keithah-tessie-mcp について
Tessie MCPは、単一のTessieアカウント向けのアーカイブ済みセルフホスト型MCPサーバーで、車両データやコマンドへのアクセスに使います。Streamable HTTPと静的なベアラートークンを使用します。リポジトリによると、現在はTessie公式のMCPサーバーが提供されています。
主な機能
- 01車両の一覧表示と選択
- 02車両の詳細を取得
- 03運転履歴を分析
- 04走行経路を取得
- 05車両コマンドを送信
活用シーン
- 01車両履歴を確認
- 02車両の走行経路を調査
- 03MCPクライアント経由で車両コマンドを実行
MCP 対応
`/mcp`のStreamable HTTP経由で、車両、履歴、走行経路、コマンドのツールを公開します。MCPクライアントは静的なベアラートークンで認証します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://server.smithery.ai/@keithah/tessie-mcp/mcpclaude mcp add --transport http ai-smithery-keithah-tessie https://server.smithery.ai/@keithah/tessie-mcp/mcp{"mcpServers":{"ai-smithery-keithah-tessie":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@keithah/tessie-mcp/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"ai-smithery-keithah-tessie":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@keithah/tessie-mcp/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"ai-smithery-keithah-tessie":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@keithah/tessie-mcp/mcp"}}}{"mcpServers":{"ai-smithery-keithah-tessie":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@keithah/tessie-mcp/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
https://server.smithery.ai/@keithah/tessie-mcp/mcp認証が必要ツール
詳細
Tessie MCP
メモ
このリポジトリはアーカイブされています。 Tessie は現在、公式 MCP サーバーを公開しています。 Tessie MCP リファレンスドキュメントをご覧ください。
Tessie に個人用のセルフホスト可能な MCP アクセスを提供します。/mcp にある Streamable HTTP サーバーで、所有者 1 名での利用を想定し、静的なベアラートークンで保護されています。
セットアップ
- https://dash.tessie.com/settings/api で Tessie アクセストークンを生成します。
.env.exampleから.envを作成し、openssl rand -base64 48でMCP_AUTH_TOKENを生成します。- サービスを起動します:
docker compose up -d --build。 - URL
http://127.0.0.1:3000/mcpとヘッダーAuthorization: Bearer <MCP_AUTH_TOKEN>を使って MCP クライアントを設定します。
TESSIE_API_KEY がサーバーの外に出ることはありません。get_vehicle に vin を渡すと、既定の車両が選択されて保存されます。以降の呼び出しでは省略できます。
ツール
list_vehicles、get_vehicle、analyze_history、get_driving_path、vehicle_command を利用できます。履歴分析の既定期間は 90 日です。Autopilot/FSD の値は、Tessie ネイティブの autopilot_distance と過去の autopilot テレメトリであり、FSD の使用を一意に証明するものではありません。
リモートアクセス
トンネルトークンなしで一時的な URL を使うには、アプリをローカルで起動してから cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:3000 を実行します。固定の名前付きトンネルを使うには、.env に TUNNEL_TOKEN を設定し、docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.tunnel.yml up -d を実行します。
Cloudflare の背後でも、アプリのベアラートークンは引き続き必要です。
Nginx
examples/nginx.conf を使用します。Authorization ヘッダーを保持し、バッファリングを無効にして、長いタイムアウトを設定してください。
Caddy
examples/Caddyfile を使用します。ヘッダーを転送し、デフォルトでストリーミングに対応しています。
スモークチェック
curl http://127.0.0.1:3000/healthz で稼働状態を確認できます。サーバーには車両コマンドを実行するコマンドライン操作はありません。
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。