mcp-factcheck について
mcp-factcheckは、MCP関連のコードや文章を確認する開発者・技術ライター向けのMCPサーバーです。意味検索で公式仕様の複数バージョンと照合し、複合的な主張も検証します。
主な機能
- 01MCP仕様に基づく内容検証
- 02仕様項目のセマンティック検索
- 03複合的な主張の分解と検証
- 04修正案と信頼度の提示
- 05複数の仕様バージョンに対応
活用シーン
- 01チュートリアルのMCP記述を確認
- 02コードの仕様適合性を確認
- 03単一のMCP事実を検証
MCP 対応
内容検証、簡易ファクトチェック、仕様検索、バージョン一覧のツールをMCPクライアントに公開します。仕様バージョン間の移行を支援するプロンプトも提供します。
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。
docker run -i --rm -e OPENAI_API_KEY ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0OPENAI_API_KEYシークレットOpenAI API key for embedding generation and content validation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。
ghcr.io/carlisia/mcp-factcheck:v1.0.0stdio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
MCP Fact-Check MCP サーバー
コードやコンテンツを公式の**Model Context Protocol(MCP)**仕様と照合して検証し、技術的な正確性を確保するとともに、誤情報の拡散を防ぐ MCP サーバーです。
📦 MCP Registry で表示 - 公式 MCP Registry で利用できます
📋 プロジェクトのロードマップを表示 - 予定されている機能と開発の進捗をご確認ください
🏗️ 設計ドキュメント - 技術設計と実装の詳細です
概要
MCP Fact-Check MCP サーバーは、コンテンツを公式仕様と照合することで、MCP についてコードを書いたり文章を作成したりする際の技術的な正確性を確保します。次の機能を使用します。
- OpenAI の埋め込みを使用したセマンティック検索により、関連する仕様セクションを検索します
- AI による検証で不正確な点を検出し、修正案を提示します
- 複合的な主張の分解により、複数の断定を含む複雑な記述を検証します
- 複数の仕様バージョン(draft、2025-06-18、2025-03-26、2024-11-05)に対応します
機能
公開されている MCP ツール
-
check_mcp_claim- MCP 関連コンテンツを包括的に検証します- 複数の主張を含むコンテンツ(ドキュメント、チュートリアル、箇条書き)を検証します
- 複合的な主張(例:「X と Y」)を自動的に分解し、正確に検証します
- 段階的な検証ワークフローを提供します
- 不足しているベストプラクティスや法助動詞の問題を特定します
- 信頼度スコア付きで修正済みのコンテンツを返します
-
check_mcp_quick_fact- MCP に関する単一の主張をすばやくファクトチェックします- 1 文の記述や簡単な質問を検証します
- 説明付きの簡潔な ✓/✗ 判定を返します
- 正確性を高めるため、積極的な検索戦略を使用します
- 「MCP は X をサポートしていますか?」という質問に最適です
-
search_spec- 意味的類似性を使用して MCP 仕様を検索します- 最も関連性の高い仕様セクションを返します
- すべての仕様バージョンに対応します
-
list_spec_versions- 利用可能な MCP 仕様バージョンを一覧表示します- バージョンの日付と説明を表示します
- 現行のバージョンを示します
利用可能な MCP プロンプト
-
migrate-mcp-content- MCP 仕様バージョン間でコンテンツを移行する手順を案内します- まず、移行元の仕様に照らしてコンテンツを検証します
- 仕様バージョン間の変更点を特定します
- 段階的な移行手順を提示します
- あらゆる種類の MCP 関連コンテンツに対応します
- 修正や提案を行う際も、元の語調、スタイル、表現を維持します
パラメーター:
current_version(必須):移行元の MCP 仕様バージョン(例:「2024-11-05」、「2025-06-18」)target_version(必須):移行先の MCP 仕様バージョン(例:「draft」)update_scope(任意):移行の適用範囲を指定しますcritical_only:重大な不正確さと破壊的変更のみを修正します(変更を最小限に抑えます)enhancement_focused:問題を修正し、明確さを高め、ベストプラクティスに沿うようにしますcomprehensive:すべての改善と明確さの向上を含めて、全面的にレビューします- デフォルト:
comprehensive
インストール
MCP Fact-Check サーバーは、Model Context Protocol registry から利用できます。MCP クライアントから直接インストールしてください。
Claude Desktop やその他の MCP クライアントの場合:
- クライアントのサーバーマーケットプレイスで「mcp-factcheck」を検索します
- インストールをクリックします
- プロンプトが表示されたら、OpenAI API キーを入力します
これで完了です!サーバーは自動的に設定され、すぐに使用できます。
開発者向け: ソースからビルドする場合やプロジェクトに貢献する場合は、開発環境のセットアップ手順が記載された INSTALL.md をご覧ください。
可観測性
Arize Phoenix によるビジュアルトレース
美しく、AI に特化したトレース可視化 UI を利用するには、Arize Phoenix をセットアップします。
- Phoenix をインストールして起動します。
# Install Phoenix
pipx install arize-phoenix
# Start Phoenix server
phoenix serve
- Phoenix にトレースを送信するよう、Host の設定を更新します。
{
"mcpServers": {
"mcp-factcheck": {
"command": "/path/to/bin/mcp-factcheck-server",
"args": [
"--data-dir",
"/path/to/data/embeddings",
"--telemetry",
"--otlp-endpoint",
"http://localhost:6006"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
- トレースを確認するには、次の URL にアクセスします。 http://localhost:6006
Phoenix で確認できる内容:
- LLM アプリケーション向けに設計された、美しく AI に特化したインターフェース
- 明確な視覚的階層で表示される、検証パイプライン全体のタイムライン
- 埋め込み生成のパフォーマンスと OpenAI API 呼び出しの追跡
- 類似度スコア付きのベクトル検索の可視化
- チャンクごとの検証信頼度と品質指標
- OpenAI API の使用コストの追跡(または、入力コンテンツ/コードの埋め込みに使用される LLM のコスト)
- AI ワークフローに特化した、すっきりと直感的なナビゲーション
Phoenix は AI/ML のオブザーバビリティ専用に設計されており、従来のトレースツールよりもはるかに使いやすいエクスペリエンスを提供します。
開発
ビルド
# Build all components
go build -o bin/mfc ./cmd/server
go build -o bin/specloader ./utils/cmd
# Run tests
go test ./...
仕様の更新
このプロジェクトには、すべてのバージョンの MCP 仕様と埋め込みがあらかじめ抽出されています。ドラフト仕様の最終更新日時を確認するには、data/SPEC_METADATA.json を参照してください。
# View draft update information
cat data/SPEC_METADATA.json | jq '.specs.draft'
ドラフト仕様を更新するには:
./bin/specloader spec --version draft
./bin/specloader embed --version draft
./bin/specloader embed --version draft-fine
新しい仕様バージョンを追加するには:
./bin/specloader spec --version 2025-12-15
./bin/specloader embed --version 2025-12-15
./bin/specloader embed --version 2025-12-15-fine
すべての仕様の抽出日時とソースコミットは、data/SPEC_METADATA.json に自動的に記録されます。
ツールのテスト
付属のテストクライアントを使ってサーバーをテストします。
# Build test client
go build -o bin/factcheck-curl ./cmd/factcheck-curl
# Test tools
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings tools/list
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings tools/call validate_content '{"content":"MCP is a protocol"}'
# Test prompts
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/list
# Get migration prompt with minimal parameters
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/get migrate-mcp-content '{"current_version":"2024-11-05","target_version":"draft"}'
# Get migration prompt with all parameters
./bin/factcheck-curl --cmd ./bin/mfc --data-dir ./data/embeddings prompts/get migrate-mcp-content '{
"current_version": "2024-11-05",
"target_version": "2025-06-18",
"update_scope": "critical_only"
}'
アーキテクチャ
アーキテクチャの全ドキュメントについては、DESIGN.md を参照してください。
環境変数
OPENAI_API_KEY- 埋め込み生成とコンテンツ検証に必須ですGITHUB_TOKEN- 任意です。仕様の抽出時に GitHub API のレート制限を緩和するために使用します
ライセンス
MIT ライセンスです。詳細は LICENSE を参照してください。
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。