exitprobe について
exitprobeは、IP出口のネットワーク情報や一般的なAIサービスへの接続可否を調べるMCPサーバー兼CLIです。現在の出口または指定したIPv4・IPv6アドレスを調査し、ipforai.ccのJSON結果を返します。
主な機能
- 01マシンの出口IPを調査
- 02IPv4またはIPv6アドレスを検索
- 03ASNとネットワーク種別を報告
- 04リスクと環境スコアを返却
- 05AIサービスへの接続可否を確認
活用シーン
- 01通信経路の切り替え前に接続を確認
- 02候補となる出口IPを評価
- 03出口からAIサービスに接続できるか確認
MCP 対応
現在の出口IPのプロファイル取得や指定アドレスの検索を行うツールを、ipforai.cc経由でMCPクライアントに公開します。
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。
ツール
2掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
このツールにパラメーターはありません。
詳細
exitprobe
出口 IP は、一見まったく問題がないように見えても、AI サービスでは使いものにならないことがあります。データセンターの IP 範囲に属していたり、プロキシ経由で接続されていたり、プロバイダーがひそかに拒否するリスクプロファイルを持っていたりする可能性があります。exitprobe は、あとで困ることになる前に、ipforai.cc に出口アドレスのプロファイルを依頼します。
返されるプロファイルには、場所、ASN、ネットワークの種類(住宅用、ISP、データセンター、プロキシ、Tor)、アクセスとルーティングの種類、リスクレベル、環境スコア、その出口から一般的な AI サービスに到達できるかどうか、および完全なレポートへのリンクが含まれます。exitprobe はこの応答に独自の情報を加えません。呼び出しが成功すると、ipforai.cc が生成したとおりの JSON を、そのまま返します。
2 つのツールを利用できます。
check_my_ip— このマシンが実際に使用している出口を、IPv4 アドレスと IPv6 アドレスがあればその両方についてプロファイルします。新しい接続経由でトラフィックをルーティングする前の事前確認に便利です。lookup_ip— 指定した任意の IPv4 または IPv6 アドレスをプロファイルします。候補となる出口に依存する処理を始める前に、その出口を確認できます。
lookup の通信仕様について
check_my_ip は、ipforai.cc のドキュメントに記載された /json エンドポイントを使用します。lookup_ip については、上流のドキュメントではサーバーが ipforai.cc の /json エンドポイントと出口 IP 確認用エンドポイントを呼び出すことは示されていますが、アドレスごとの検索パスは明記されていません。そのため、この再構築では GET /json?ip=<ip> を使用します。これはドキュメントに基づく再構築であり、上流で検証済みの仕様ではありません。どちらの場合もプロファイルの JSON はそのまま返されるため、結果のフィールド名は上流側で決められたものです。
CLI
npx @reneturcios/exitprobe check_my_ip
npx @reneturcios/exitprobe lookup_ip '{"ip":"1.2.3.4"}'
npx @reneturcios/exitprobe --version
check_my_ip は引数を取りません。lookup_ip は JSON 引数の文字列を 1 つ取ります。出力はツールの結果テキスト(上流の JSON プロファイル)です。終了コードは、成功時が 0、実行時エラー(検証エラーや上流側のエラーを含む)時が 1、使用方法のエラー時が 2 です。
失敗は簡潔に報告されます。上流から 2xx 以外の応答が返された場合は ipforai error: HTTP <status>、上流に到達できない場合は ipforai unreachable、ip 引数がないか空の場合は ip must be a non-empty string となります。これらはリクエストを送信する前に確認されます。
MCP サーバー
npx -y @reneturcios/exitprobe mcp
MCP クライアントの設定:
{
"mcpServers": {
"exitprobe": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@reneturcios/exitprobe", "mcp"]
}
}
}
Docker
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/exitprobe
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/exitprobe lookup_ip '{"ip":"1.2.3.4"}'
開発
npm install
npm run build # tsc -> dist/
npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network)
npm run dev # run the CLI from source
ライセンス
MIT — Copyright (c) 2026 Rene Turcios
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。