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リモート
freellms.netAI・エージェント01 週間前に更新
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freellms-gateway について

freellms-gatewayは、AIエージェント向けにデータ、ファイル、ウェブアクセス、プロンプト、状態管理、開発・運用機能を提供するMCPツールサーバー群です。ローカルに導入せず、ホスト済みのSSEエンドポイントに接続できます。

主な機能

  1. 01ナレッジグラフとSQLデータベースへのアクセス
  2. 02ファイルストレージとファイルシステムツール
  3. 03ウェブ取得とプロンプトライブラリ
  4. 04エージェント状態、認証、シェルツール
  5. 05開発ツールと運用メトリクス

活用シーン

  1. 01エージェントをデータベースやファイルツールに接続
  2. 02MCPクライアント経由でウェブコンテンツを取得
  3. 03ゲートウェイの開発・運用ツールを利用

MCP 対応

複数のMCPツールサーバーを通じてプラットフォーム機能を公開し、ホスト済みSSEエンドポイントをMCPクライアントに提供します。統合ブリッジ、ファイルシステムプロキシ、データベース、取得、認証、エージェント状態、プロンプト、開発ツール、メトリクスを含みます。

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。

エンドポイントhttps://mcp.freellms.net/sse
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

すべてのエンドポイント
SSEhttps://mcp.freellms.net/sse
SSEhttps://shell.freellms.net/sse
SSEhttps://exec.freellms.net/sse
SSEhttps://fs.freellms.net/sse
SSEhttps://db.freellms.net/sse
SSEhttps://fetch.freellms.net/sse

ツール

詳細

FreeLLMs Gateway

無料のコミュニティ LLM ゲートウェイ — AI エージェント向けの MCP ネイティブなインフラストラクチャです。

FreeLLMs は、チャットやツールのトラフィックをホスト型のオープンウェイトモデルにルーティングし、プラットフォームの機能(ナレッジグラフ、SQL データベース、ファイルストレージ、ウェブ取得、プロンプトライブラリ、エージェントの状態、開発ツール、運用メトリクス)を Model Context Protocol(MCP)ツールサーバーとして公開します。

コンポーネント

パスコンポーネントスタック
mcp_servers/MCP ツールサーバー(グラフ、データベース、ストレージ、取得、認証、エージェント状態、プロンプトローダー、実行)Python / FastAPI / SSE
bridge/統合エージェントブリッジ(単一の SSE 入口 → バックエンドツール)Node.js
devtools/開発ツール MCP サーバー(run_command、eval、テンプレート、npm メタデータ)Node.js / Express
metrics/運用メトリクスとサービスカードの MCP サーバーGo(標準ライブラリのみ)
nova-chat/Nova アシスタントのフロントエンドとツールルーターPython
shell-proxy/ファイルシステム MCP プロキシPython

クイックスタート

# MCP-over-SSE: point any MCP client at a running gateway
npx supergateway --sse https://api.freellms.net/sse

探索先:/.well-known/mcp/server-card.json · /.well-known/agent.json · /openapi.json

MCP デプロイマニフェスト

ルートの mcp.json には、ソースに対応する13個のゲートウェイサービスと、その稼働中のレガシー SSE エンドポイントが記載されています。各 MCP コンポーネントには、コンポーネント単位の mcp.json も含まれているため、クライアントや静的解析ツールは、デプロイ済みサーバーをソースディレクトリに関連付けられます。

コンポーネントマニフェスト公開エンドポイント
統合ブリッジbridge/mcp.jsonhttps://api.freellms.net/sse
Python ツールサーバーmcp_servers/mcp.json9つのサービスエンドポイント
開発ツールdevtools/mcp.jsonhttps://dev.freellms.net/sse
運用メトリクスmetrics/mcp.jsonhttps://metrics.freellms.net/sse
ファイルシステムプロキシshell-proxy/mcp.jsonhttps://shell.freellms.net/sse

これらの設定には認証情報は含まれていません。デプロイ済みのゲートウェイおよびレガシー MCP クライアントとの互換性を保つため、SSE を引き続き使用します。

ライセンス

MIT

MCP エンドポイント

ゲートウェイはローカルにインストールしなくても利用できます。必要なツールサーバーのエンドポイントを、SSE 対応の任意の MCP クライアントに設定してください。

ツールサーバーエンドポイント
ゲートウェイhttps://mcp.freellms.net/sse
シェル実行https://shell.freellms.net/sse
実行https://exec.freellms.net/sse
ファイルシステムhttps://fs.freellms.net/sse
データベースhttps://db.freellms.net/sse
取得https://fetch.freellms.net/sse
認証https://auth.freellms.net/sse
状態https://state.freellms.net/sse
プロンプトhttps://prompts.freellms.net/sse
チェックポイントhttps://checkpoint.freellms.net/sse
メトリクスhttps://metrics.freellms.net/sse
開発ツールhttps://dev.freellms.net/sse
エージェントhttps://agent.freellms.net/sse

各サーバーは /openapi.json に OpenAPI ドキュメントも公開しています。

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MCP は初めてですか?

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。