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portfolio-mcp-server

portfolio-mcp-server

ローカル
github.com/ayush-s-tomarその他12 日前に更新

portfolio-mcp-server について

portfolio-mcp-serverは、Ayush Singh Tomarのプロジェクト、技術スタック、経歴概要をMCPクライアントから照会できるサーバーです。ローカルのstdio接続で、同梱データを検索する5種類のツールを提供します。

主な機能

  1. 01全プロジェクトの一覧
  2. 02プロジェクト詳細の取得
  3. 03技術別のプロジェクト検索
  4. 04代表プロジェクトの選定
  5. 05経歴の要約

活用シーン

  1. 01特定の技術を使うプロジェクトの検索
  2. 02個別プロジェクトの詳細確認
  3. 03ポートフォリオの概要把握

MCP 対応

MCPクライアントにポートフォリオ照会用の5つのツールを公開するMCPサーバーです。stdioで通信し、同梱されたプロジェクトデータを参照します。

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": {
"ayush-s-tomar-portfolio": {
"command": "uvx",
"args": [
"portfolio-mcp-server"
]
}
}
}
起動コマンドuvx portfolio-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
pypiportfolio-mcp-server1.0.4

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

🗂️ Portfolio MCP サーバー

私の仕事について AI に質問できます。PDF ではなく、実際のデータをもとに回答します。

私の AI プロジェクトのポートフォリオを検索可能にする MCP サーバーです。
Claude、Cursor、その他の MCP クライアントに接続して、質問するだけです。


PyPI CI Python 3.10+ MCP License: MIT Code style: ruff PRs Welcome

クイックスタート · ツール · デモ · クライアントの接続 · 制限事項 · ロードマップ


Portfolio MCP Server demo

⚡ クイックスタート

サーバーコマンド(クライアントが起動します。手動で実行した場合は、クライアントの接続を待つだけです):

uvx --with "mcp<2" portfolio-mcp-server

次の1行で Claude Code に追加できます:

claude mcp add --scope user portfolio -- uvx --with "mcp<2" portfolio-mcp-server

続いて、次のように質問します:

「Ayush は LangGraph を使って何を作りましたか?」

pip を使いたい場合:pip install portfolio-mcp-server

💡 このプロジェクトを作った理由

多くの AI 開発者のポートフォリオは、リンクを並べただけです。これは、私自身のポートフォリオをもとに作った実用的な MCP サーバーです。エージェント型製品がツールに接続するときに使うのと同じプロトコルを採用しています。仕様を実際に実装したものであり、「MCP を使って実際に開発したことを見せてほしい」という問いへの直接的な回答です。

📦 公開済みPyPI と公式 MCP レジストリで公開中
🔧 5 つのツールプロジェクト一覧、詳細検索、技術スタック検索、代表作の紹介、履歴書の要約
✅ テスト済みプッシュのたびに、リンティング、型チェック、stdio のスモークテストを実施

🧰 ツール

ツール機能質問例
list_projectsデータセット内の全プロジェクトの概要「Ayush が作ったものをすべて一覧表示して。」
get_project_details(project_name)1 つのプロジェクトの詳細「彼の RAG チャットボットについて教えて。」
search_projects_by_stack(technology)指定した技術を使うプロジェクト「FastAPI を使っているプロジェクトはどれ?」
get_flagship_project最初に見るのに最適なプロジェクト「最初に見るべきものは何?」
get_resume_summary経歴、希望する職種、主要な技術スタック「彼の経歴を要約して。」

🧠 仕組み

MCP client (Claude, Cursor, agents)  <--stdio-->  portfolio-mcp-server (FastMCP)  -->  bundled project data

クライアントはサーバーをローカルプロセスとして起動し、stdio 経由で通信します。サーバーは、同梱されたプロジェクトデータをもとに各ツール呼び出しに回答します。ホスト環境は不要で、API キーも必要ありません。

🎬 デモ

MCP Inspector:ツールの検出ライブチャットのデモ
MCP Inspector DemoMCP Chat Demo
🎥 全編の動画解説

https://github.com/user-attachments/assets/4c1b844a-087f-48a6-b156-bdef27282acc

セットアップからツール呼び出し、リアルタイムの回答までを一通り紹介します。

## 🔌 クライアントを接続する
Claude Code
claude mcp add --scope user portfolio -- uvx --with "mcp<2" portfolio-mcp-server
Claude Desktop

設定ファイルを開きます。

OSパス
macOS~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

ファイルにすでにmcpServersキーがある場合は、ファイル全体を上書きせず、その中に"portfolio"を追加してください。

pipでインストールした場合:

{
  "mcpServers": {
    "portfolio": {
      "command": "portfolio-mcp-server"
    }
  }
}

クローンしたチェックアウトから実行する場合(server.pyの絶対パスを使用してください):

{
  "mcpServers": {
    "portfolio": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/portfolio-mcp-server/server.py"]
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動し、「AyushはFastAPIを使ってどのようなプロジェクトを作りましたか?」と尋ねてください。

Cursorおよびその他のクライアント

stdioサーバーを起動できるMCPクライアントであれば使用できます。サーバーコマンドには、portfolio-mcp-server(pip installの実行後)または上記のuvxコマンドを指定してください。

🛠️ 開発

ソースから実行する
git clone https://github.com/ayush-s-tomar/portfolio-mcp-server.git
cd portfolio-mcp-server

python -m venv venv
source venv/bin/activate        # Windows: venv\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

MCP Inspectorで対話的にテストできます。

mcp dev server.py

ブラウザーのUIが開き、各ツールを呼び出して、リクエストとレスポンスの生のペイロードを確認できます。

テストとCI

すべてのプッシュとプルリクエストで、GitHub Actionsが次のチェックを実行します。

チェックコマンド
Lintruff check .
型チェックmypy server.py
スモークテストサーバーを起動し、stdio経由ですべての5つのツールを呼び出して、それぞれが有効でスキーマに一致するJSONを返すことを確認します

PRを作成する前に、同じチェックをローカルで実行してください。

pip install -r requirements-dev.txt
ruff check .
mypy server.py
pytest

.github/workflows/ci.ymlを参照してください。

プロジェクト構成
portfolio-mcp-server/
|-- portfolio_mcp_server/
|   |-- __init__.py
|   `-- server.py          # packaged module (what PyPI ships)
|-- server.py              # top-level entry point (dev / MCP Inspector / CI)
|-- tests/
|   |-- smoke_test.py      # stdio smoke test: calls all 5 tools, validates JSON schema
|   |-- test_tools.py      # per-tool tests
|   |-- test_data.py       # data integrity checks for the bundled projects
|   `-- check_links.py     # checks every URL in the data (runs weekly in CI)
|-- assets/                # demo GIF and screenshots
|-- .github/
|   |-- workflows/         # ci.yml, links.yml
|   |-- ISSUE_TEMPLATE/
|   |-- PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
|   `-- dependabot.yml
|-- pyproject.toml         # PyPI packaging config
|-- server.json            # MCP registry manifest
|-- requirements.txt
|-- requirements-dev.txt
|-- claude_desktop_config_snippet.json
|-- CHANGELOG.md
|-- CONTRIBUTING.md
|-- SECURITY.md
`-- LICENSE

使用技術: Python 3.10+ · MCP Python SDK(FastMCP) · stdioトランスポート · MCP registryにio.github.ayush-s-tomar/portfolio-mcp-serverとして登録

⚠️ 既知の制限事項

警告: インストールされるパッケージはスナップショットです。 pip installでは、そのリリース時点のポートフォリオがインストールされます(執筆時点ではv1.0.4、公開日:2026-10-27)。それ以降に追加されたプロジェクトや変更されたデモリンクは、新しいバージョンが公開されるまで反映されません。また、ツールのレスポンスでは、データがどれほど最新かをまだ示せません。

  • 静的なプロジェクトデータ。 ツールは同梱データを読み込むため、プロジェクトを更新するには編集して再公開する必要があります。GitHubリポジトリやポートフォリオサイトとのライブ同期にはまだ対応していません。
  • stdioのみ。 Claude Desktopなど、プロセスを起動できるローカルクライアントでは動作しますが、リモートクライアント向けのHTTP/SSEオプションはまだありません。
  • 検索ごとに1つの技術。 search_projects_by_stackは1回の呼び出しで単一の技術を条件に絞り込むため、「LangGraphとFastAPIの両方」はまだサポートされていません。

🗺️ ロードマップ

完了

  • インストール可能なパッケージとしてPyPIに公開
  • 公式MCPサーバーレジストリに公開
  • 同梱プロジェクトデータを更新(v1.0.2)
  • 同梱データ内のすべてのURLを毎週CIでチェック

次の予定

  • 起動時にポートフォリオサイトからプロジェクトデータを取得し、オフライン時には同梱スナップショットをフォールバックとして使用する(乖離する2つのコピーではなく、単一の信頼できる情報源にする)
  • すべてのツールからlast_updatedの日付を返し、回答でデータの最新度を示せるようにする
  • search_projects_by_stackで複数の技術を同時に照合できるようにする
  • リモートクライアント向けに、stdioに加えてHTTP/SSEトランスポートオプションを追加する

🌐 掲載先

mcprushのPortfolio MCPサーバー ## 📄 ライセンス

MIT License のもとで公開されています。


Ayush Singh Tomar によって制作

GitHub · LinkedIn · Portfolio

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mcp-name: io.github.ayush-s-tomar/portfolio-mcp-server

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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。