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faker-server MCP Server

faker-server MCP Server

ローカル
github.com/kentrino開発ツール380 週間前に更新

faker-server MCP Server について

TypeScript 製の MCP サーバーで、開発者やテスト作成者向けに Faker.js のデータ生成ツールを提供します。ロケールやフィールドを指定できます。

主な機能

  1. 01人物、文章、ネット、日付、商品データの生成
  2. 02複数ロケールへの対応
  3. 03データ種別ごとのフィールド選択
  4. 04長さ、件数、値の範囲の設定

活用シーン

  1. 01テスト用の現実的な仮データ作成
  2. 02ローカライズされたサンプルデータの生成
  3. 03設定可能なダミーコンテンツによるプロトタイプの入力

MCP 対応

人物、文章、ネット、日付、商品などを生成する Faker.js のツールを 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。

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

faker-server MCP サーバー

偽の文字列を取得する MCP サーバーです

これは、Faker.js を使用して偽のデータを生成するツールを提供する TypeScript ベースの MCP サーバーです。以下を提供して、MCP の中核となる概念を実演します。

  • さまざまな種類の偽データを生成するツール(人物、lorem、インターネットなど)
  • 国際化に対応するための複数のロケールのサポート
  • 各データ型のカスタマイズ可能なオプション

機能

ツール
  • generate_person - 偽の人物データ(名前、役職など)を生成します
  • generate_lorem - 偽の lorem ipsum テキストを生成します
  • generate_internet - 偽のインターネットデータ(メールアドレス、ユーザー名、URL など)を生成します
  • generate_date - 偽の日付を生成します
  • generate_commerce - 偽の商取引データ(製品、価格など)を生成します
  • その他、Faker.js の多くのモジュールに対応しています
機能
  • 複数のロケール(en、ja、fr など)をサポートします
  • 各データ型でフィールドをカスタマイズして選択できます
  • パラメーター(長さ、件数、最小値/最大値など)を設定できます

開発

依存関係をインストールします:

npm install

サーバーをビルドします:

npm run build

自動再ビルドを有効にして開発する場合:

npm run watch

テスト

すべてのテストを実行します:

npm test

ウォッチモードでテストを実行します:

npm run test:watch

統合テストのみを実行します:

npm run test:integration

テストカバレッジレポートを生成します:

npm run test:coverage

インストール

Claude Desktop で使用するには、サーバー設定を追加します:

MacOS の場合:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "faker-server": {
      "command": "/path/to/faker-server/build/index.js"
    }
  }
}
デバッグ

MCP サーバーは stdio を介して通信するため、デバッグは難しい場合があります。パッケージスクリプトとして利用できる MCP Inspector の使用をおすすめします:

npm run inspector

Inspector は、ブラウザーでデバッグツールにアクセスするための URL を表示します。

コメント

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。