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svelte-llm-mcp

svelte-llm-mcp

リモート
github.com/khromov開発ツール1594 日前に更新
リポジトリ

svelte-llm-mcp について

svelte-llm-mcp は、Svelte 5 と SvelteKit のドキュメントへのアクセスを AI アシスタントに提供する MCP サーバーです。LLM 向けのプリセットも含まれ、Svelte 関連の資料を参照しながら開発したいユーザーを対象としています。

主な機能

  1. 01Svelte 5 と SvelteKit のドキュメントへのアクセス
  2. 02Streamable HTTP と SSE のエンドポイント
  3. 03LLM プリセットの提供
  4. 04MCP Inspector によるデバッグ手順

活用シーン

  1. 01AI アシスタントから Svelte 5 の構文や使い方を調べる
  2. 02SvelteKit プロジェクトの開発中に参考ドキュメントを取得する

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、Streamable HTTP（/mcp/mcp）と SSE（/mcp/sse）のエンドポイントを通じて、Svelte と SvelteKit のドキュメントを MCP クライアントに公開します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://svelte-llm.stanislav.garden/mcp/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://svelte-llm.stanislav.garden/mcp/mcp
SSEhttps://svelte-llm.stanislav.garden/mcp/sse

ツール

2

このツールにパラメーターはありません。

詳細

svelte-llm

Svelte 5 と SvelteKit 向けの LLM プリセットと MCP です。サイトはこちらです：svelte-llm.stanislav.garden。

MCP エンドポイント

このサービスは、AI アシスタントで使用する MCP（Model Context Protocol）エンドポイントを提供します。

  • ストリーム可能な HTTP（Claude Desktop およびほとんどのクライアント）：https://svelte-llm.stanislav.garden/mcp/mcp
  • SSE（ストリーム可能な HTTP に対応していない旧クライアント）：https://svelte-llm.stanislav.garden/mcp/sse

セットアップ

  • 次の内容で .env ファイルを作成します。 
    GITHUB_TOKEN=
DB_URL=postgres://admin:admin@localhost:5432/db
  • Classic GitHub tokenを作成します。public_repo の権限が必要です。
  • これを .env ファイルに入力します。
  • docker-compose up を実行します。
  • 次を実行します。
nvm use
npm i
npm run dev
  • データベースのマイグレーションを実行します。開発サーバーの起動後、ブラウザーで http://localhost:5173/api/migrate にアクセスしてください。

http://localhost:5173/admin にアクセスすると、すべての「隠し」エンドポイントを確認できます（デフォルトのパスワード = "secret"）。

MCP のデバッグ

NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 NODE_OPTIONS="--insecure-http-parser" npx @modelcontextprotocol/inspector

http://127.0.0.1:6274

GitHub Copilot をエージェントモードで使用して、エージェントをローカルで試すこともできます。仕組みについては .vscode/mcp.json を参照してください。

その他

OG 画像は https://dynamic-og-image-generator.vercel.app/ から取得しています。

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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。