Fuel Network & Sway Language MCP Server

Fuel Network と Sway Language の MCP サーバー

このプロジェクトは、Fuel Network と Sway Language のエコシステム向けに Model Context Protocol（MCP）サーバーを提供します。IDE（Cursor など）から、開発環境内で Fuel のドキュメントを直接検索し、操作できます。

このサーバーは、オープンソースの埋め込みモデル（Transformers.js 経由）を使用して、Fuel と Sway のドキュメントをローカルの Vectra ベクトルデータベースにインデックス化し、高度なセマンティック検索機能を実現します。

機能

• docs.fuel.network のコンテンツをローカルでセマンティック検索
• Docker 不要 — Bun だけで実行可能
• Vectra による高速なファイルベースのベクトルストレージ
• 検索結果のフィルタリングとフォーマットを強化
• キーワード検索へのフォールバックに対応したハイブリッド検索

クイックインストール

# Clone the repo
git clone https://github.com/FuelLabs/fuel-mcp-server
cd fuel-mcp-server

# Install dependencies
bun install

# Index documentation
bun run src/indexer.ts ./docs

# Test search
bun run src/query.ts --run "What is FuelVM?"

# Start MCP server
bun run src/cli.ts

使用方法

STDIO トランスポート（デフォルト）

bun run src/cli.ts
# or explicitly
bun run src/cli.ts --transport stdio

HTTP トランスポート

bun run src/cli.ts --transport http --port 3500
# Server runs at http://127.0.0.1:3500/mcp
# Health check: http://127.0.0.1:3500/health

CLI オプション

bun run src/cli.ts --help
bun run src/cli.ts --transport http --port 3500
bun run src/cli.ts --transport stdio

Claude/Cursor との連携

MCP 設定ファイルに追加してください：

{
  "mcpServers": {
    "fuel-server": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "/absolute/path/to/fuel-mcp-server/src/cli.ts", "--transport", "stdio"]
    }
  }
}

プロジェクト構成

.
├── docs/                     # Markdown documentation files
├── src/
│   ├── cli.ts                # Main CLI entry point
│   ├── server.ts             # MCP server factory
│   ├── transports/
│   │   ├── stdio.ts          # STDIO transport
│   │   └── http.ts           # HTTP transport
│   ├── chunker.ts            # Markdown chunking logic
│   ├── indexer.ts            # Document indexing script
│   ├── query.ts              # Search query script
│   └── *.test.ts             # Test files
├── vectra_index/             # Local vector database (created after indexing)
├── package.json
└── README.md

前提条件

• Bun： bun.sh からインストールしてください

使用方法

1. ドキュメントをインデックス化する

Markdown ファイルを ./docs に配置するか、別のディレクトリを指定してください：

# Index docs in ./docs (default)
bun run src/indexer.ts

# Index custom directory
bun run src/indexer.ts /path/to/your/docs

# With custom settings
EMBEDDING_MODEL=Xenova/bge-small-en-v1.5 bun run src/indexer.ts ./docs

2. ドキュメントを検索する

# Basic search
bun run src/query.ts --run "What is the FuelVM?"

# Custom number of results
NUM_RESULTS=10 bun run src/query.ts --run "smart contracts"

3. MCP サーバーを実行する

# Start MCP server (stdio-mode)
bun run src/cli.ts

# With HTTP transport
bun run src/cli.ts --transport http --port 3500

4. テストを実行する

bun test

環境変数

変数	デフォルト値	説明
VECTRA_INDEX_PATH	./vectra_index	ベクトルデータベースの保存場所
EMBEDDING_MODEL	Xenova/all-MiniLM-L6-v2	Hugging Face モデル
CHUNK_SIZE	2000	チャンクあたりの目標トークン数
NUM_RESULTS	5	検索結果の件数
LOG_LEVEL		詳細な出力を表示するには debug に設定

実装の詳細

• チャンク分割： コードブロックを維持し、文脈を考慮しながら段落単位で分割します
• インデックス化： 検索精度向上のため、拡張メタデータとともに埋め込みを生成します
• クエリ処理： 品質フィルタリングとキーワード検索へのフォールバックを備えたセマンティック検索
• MCP サーバー： STDIO 通信を介して検索をツールとして公開します
• ストレージ： ファイルベースの Vectra インデックス（外部データベースは不要）

API

MCP ツール

searchFuelDocs

• query（string）：検索クエリ
• nResults（number、任意）：検索結果の件数（デフォルト：5）
• includeScore（boolean、任意）：関連度スコアを含めるかどうか

provideStdContext

• Sway 標準ライブラリのパスと型を返します

開発

# Install dependencies
bun install

# Run tests
bun test

# Index sample docs
bun run src/indexer.ts ./docs

# Test search functionality
bun run src/query.ts --run "test query"

# Start MCP server for development (STDIO)
bun run src/cli.ts

# Start MCP server for development (HTTP)
bun run src/cli.ts --transport http --port 3500