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Factorio MCP Server

Factorio MCP Server

ローカル
github.com/destedゲーム・エンタメ085 週間前に更新

Factorio MCP Server について

Factorioという名前ですが、READMEの内容は最小構成のTypeScript製MCPスターターであり、Factorio機能は記載されていません。あいさつツールの例と、Claude向けツールの開発・テスト手順を含みます。

主な機能

  1. 01あいさつツールの例
  2. 02TypeScriptとesbuildの設定
  3. 03開発・監視コマンド
  4. 04MCP Inspectorでのテスト手順
  5. 05ツール追加の手順

活用シーン

  1. 01基本的なMCPサーバープロジェクトの開始
  2. 02Claudeでのツール連携テスト
  3. 03ローカルでのツール開発と確認

MCP 対応

MCPクライアントに、名前を受け取ってあいさつを返す`hello_tool`を提供します。Claude Desktopの設定とMCP Inspectorでのテスト方法も案内しています。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

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

Factorio MCP Server

これは動きません(笑)

MCP Starter Server

AI アシスタント向けツールの構築に使える、最小限のModelContextProtocolサーバーテンプレートです。このスターターでは、Claude などの AI アシスタントで利用できる MCP ツールを作成するための基本的な構成を提供します。

特長

  • シンプルな「hello world」ツールの例
  • TypeScript + esbuild のセットアップ
  • 開発ツールの設定済み

Claude でビルドして実行するためのセットアップ

  1. claude.ai/downloadから Claude デスクトップアプリをダウンロードしてインストールします。

  2. リポジトリをクローンし、依存関係をインストールしてビルドします。

npm install
npm run build
  1. この MCP サーバーを使うように Claude を設定します。MCP サーバーを初めて設定する場合は、このプロジェクトのルートで次を実行します。
echo '{
  "mcpServers": {
    "mcp-starter": {
      "command": "node",
      "args": ["'$PWD'/dist/index.cjs"]
    }
  }
}' > ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

次のようなエントリーが claude_desktop_config.json に追加されます。

"mcpServers": {
  "mcp-starter": {
    "command": "node",
    "args": ["/Users/matt/code/mcp-starter/dist/index.cjs"]
  }
}

既存の MCP サーバーがある場合は、mcp-starter ブロックを既存の設定に追加します。重要な点として、args は <path_to_repo_on_your_machine>/mcp-starter/dist/index.cjs へのパスです。

  1. Claude Desktop を再起動します。

  2. Claude のインターフェースで、利用可能なツール数が表示されたハンマーアイコンを探し、サーバーが実行中であることを確認します。

  3. すべて正常に動作していれば、npm run dev を使って MCP サーバーを開発し、Claude でテストできます。MCP サーバーを再起動するには、その都度 Claude を再起動する必要があります。

Inspector を使った開発

開発やデバッグには、MCP Inspector ツールを使用できます。Inspector では、MCP サーバーとのやり取りをテストおよび監視するための視覚的なインターフェースが提供されます。

詳しいセットアップ手順については、Inspector のドキュメントを参照してください。

Inspector を使ってローカルでテストするには、次を実行します。

npm run inspect

ファイルの変更時にビルドするには、次を実行します。

npm run watch

または、ウォッチャーと Inspector の両方を実行します。

npm run dev

公開

サーバーを配布する準備ができたら、簡単に公開できます。

  1. NPMアカウントを設定します。

  2. npm publish を実行します。これにより、package.json のプロジェクト名を使ってパッケージが公開されます。

  3. 公開後、他のユーザーは次のような設定エントリーを使ってサーバーをインストールできます。

"mcpServers": {
  "<your-package-name>": {
    "command": "npx",
    "args": ["<your-package-name>"]
  }
}

利用可能なツール

このサーバーが提供するツールは次のとおりです。

  • hello_tool:名前パラメーターを受け取り、挨拶を返すシンプルなツールです。

新しいツールの作成

新しいツールを追加するには、次の手順を行います。

  1. index.ts でツールのスキーマを定義します。
  2. ListToolsRequestSchema ハンドラーの tools 配列に追加します。
  3. CallToolRequestSchema ハンドラーに実装を追加します。

例として、hello_tool の実装を参照してください。

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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。