Fabric MCP Server

Fabric MCP サーバー

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Fabric AI フレームワークの力を、Model Context Protocol（MCP）対応アプリケーションで活用できます。

このプロジェクトは、Daniel Miessler の Fabric フレームワークとModel Context Protocol（MCP）の間を橋渡しする、スタンドアロンのサーバーを実装しています。IDE 拡張機能やチャットインターフェースなどの MCP 対応環境で、Fabric のパターン、モデル、設定を直接利用できます。

お気に入りのツール内で、コードの解説、リファクタリング、創作などに特化した Fabric のプロンプトをシームレスに活用する様子を想像してみてください！

目次

• Fabric MCP サーバー
  • 目次
  • これは何ですか？
  • 主な目標と機能（設計に基づく）
  • 仕組み
  • プロジェクトの状況
  • はじめに
    • 前提条件
    • ソースからのインストール（開発者向け）
    • PyPI からのインストール（ユーザー向け）
  • 設定（環境変数）
    • トランスポートオプション
  • 貢献
  • ライセンス

これは何ですか？

• Fabric： プロンプトエンジニアリングとモジュール式 AI ワークフローに重点を置き、AI を活用して人間の能力を拡張するオープンソースのフレームワークです。
• MCP： AI アプリケーション（IDE など）が外部のツールやデータソース（このサーバーなど）と安全に連携できるようにする、オープン標準のプロトコルです。
• Fabric MCP サーバー： MCP サーバーとして動作し、MCP リクエストを実行中の Fabric インスタンスの REST API（fabric --serve）への呼び出しに変換します。

主な目標と機能（設計に基づく）

• シームレスな統合： コンテキストを切り替えることなく、MCP クライアント内で Fabric のパターンと機能を直接利用できます。
• ワークフローの強化： IDE やその他のツール内の LLM が、Fabric の専門的なプロンプトやユーザー設定を活用できるようにします。
• 標準化： AI ツール統合のためのオープンな MCP 標準に準拠します。
• Fabric コアの活用： 既存の Fabric CLI と REST API を基盤として構築し、Fabric のコアコードベースは変更しません。
• Fabric の機能を公開： パターンの一覧表示、パターンの詳細取得、パターンの実行、モデルや戦略の一覧表示、設定の取得を行う MCP ツールを提供します。
• パターンのプロンプトを公開： Fabric のパターンは MCP プロンプトとしても公開されるため、ユーザーはプロンプト対応クライアントを通じて、再利用可能なパターンテンプレートを見つけて直接呼び出せます。

仕組み

1. MCP ホスト（IDE 拡張機能など）が、この Fabric MCP サーバーに接続します。
2. ホストは、MCP の list_tools() メカニズムを通じて利用可能なツール（fabric_run_pattern など）を検出し、MCP の prompts/list メカニズムを通じて利用可能な Fabric パターンテンプレートを検出します。
3. ユーザーがツールまたはプロンプトを呼び出すと（たとえば、IDE の AI アシスタントに Fabric パターンを使ってコードをリファクタリングするよう依頼した場合）、ホストはこのサーバーに MCP リクエストを送信します。
4. Fabric MCP サーバーは、MCP リクエストを、実行中の fabric --serve インスタンスへの対応する REST API 呼び出しに変換します。
5. fabric --serve インスタンスがパターンを実行します。
6. Fabric MCP サーバーは Fabric からのレスポンス（ストリーミングされる場合があります）を受け取り、ホスト向けの MCP レスポンスに変換します。

プロジェクトの状況

このプロジェクトは機能が完成しています。

このプロジェクトは、BMAD-METHOD（Breakthrough Method of Agile Ai-Driven Development）を使用して完成しました。

中核となるアーキテクチャと提案されているツールについては、高レベルアーキテクチャドキュメントで説明しています。

を使ってソースコードを確認することもできます。

はじめに

以下の手順に従うと、開発およびテスト用にプロジェクトをローカルマシンに取得して実行できます。

前提条件

• Python >= 3.10
• uv（Python パッケージおよび環境マネージャー。開発者向け）

ソースからのインストール（開発者向け）

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/ksylvan/fabric-mcp.git
   cd fabric-mcp
   

2. uv sync を使って依存関係をインストールします。

   uv sync --dev
   

   このコマンドは、仮想環境を pyproject.toml と uv.lock に記載された依存関係に合わせます。初回実行時には、必要に応じて環境を作成します。

3. 仮想環境を有効にします（必要に応じて uv が作成します）。

   • macOS/Linux の場合：

     source .venv/bin/activate
     

   • Windows の場合：

     .venv\Scripts\activate
     

これで開発環境のセットアップは完了です。

PyPI からのインストール（ユーザー向け）

開発はせずに fabric-mcp サーバーを使いたい場合は、PyPI から直接インストールできます。

# Using pip
pip install fabric-mcp

# Or using uv
uv pip install fabric-mcp

これにより、パッケージとその依存関係がインストールされます。その後、fabric-mcp コマンドを使ってサーバーを実行できます。

設定（環境変数）

fabric-mcp サーバーは、次の環境変数を使って設定できます。

• FABRIC_BASE_URL：実行中の Fabric REST API サーバー（fabric --serve）のベース URL です。
  • デフォルト：http://127.0.0.1:8080
• FABRIC_API_KEY：Fabric REST API サーバーで認証が必要な場合に使用する API キーです。
  • デフォルト：なし（設定されていない場合、認証は試行されません）。
• FABRIC_MCP_LOG_LEVEL：fabric-mcp サーバー自体のログ出力レベルを設定します。
  • 選択肢：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL（大文字と小文字は区別されません）。
  • デフォルト：INFO

fabric-mcp の実行前に、シェル環境でこれらの変数を設定するか、作業ディレクトリにある .env ファイルに記述できます。

export FABRIC_BASE_URL="http://your-fabric-host:port"
# This must match the key used by fabric --serve
export FABRIC_API_KEY="your_secret_api_key"
export FABRIC_MCP_LOG_LEVEL="DEBUG"

# Standard I/O transport (default)
fabric-mcp --stdio

# HTTP Streamable transport for HTTP-based MCP clients
fabric-mcp --http-streamable

# Custom host/port for HTTP transport
fabric-mcp --http-streamable --host 0.0.0.0 --port 3000 --mcp-path /message

トランスポートのオプション

fabric-mcp サーバーは複数のトランスポート方式をサポートしています。

• --stdio：MCP クライアントと直接連携するための標準入出力トランスポート（デフォルト）
• --http-streamable：MCP 通信用の HTTP サーバー全体を実行する、HTTP ベースのトランスポート
  • --host：サーバーのバインドアドレス（デフォルト：127.0.0.1）
  • --port：サーバーのポート（デフォルト：8000）
  • --mcp-path：MCP エンドポイントのパス（デフォルト：/message）

トランスポートの設定について詳しくは、インフラストラクチャとデプロイの概要をご覧ください。

貢献

こちらの貢献ドキュメントを読み、このリポジトリのガイドラインに従ってください。

また、開発ワークフローの概要を簡潔にまとめた貢献者向けチートシートも参照してください。

ライセンス

Copyright (c) 2025, Kayvan Sylvan MIT Licenseの下でライセンスされています。