고릴라(Gorela) 개발자 사이트 MCP 서버 について
Gorela開発者サイトMCPサーバーは、AIモデルにGorela APIドキュメントをコンテキストとして提供します。BAROGOの配送仲介プラットフォームを連携する開発者向けで、Cursorでも利用できます。
主な機能
- 01指定パスのドキュメントを取得
- 02Gorela API文書をAIコンテキストとして提供
- 03AIを使ったAPI例の作成
- 04リクエスト・レスポンス・エラーの記録
活用シーン
- 01Gorela APIのヘッダーを調べる
- 02注文受付APIの選択肢を把握
- 03注文照会APIのテストを作成
MCP 対応
指定されたGorela APIドキュメントをMCPクライアントに提供し、AIモデルがコンテキストとして利用できるようにします。
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。
ツール
1掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| path | string | いいえ | ドキュメントのパス(例:./index.md)または完全な URL |
詳細
ゴリラ(Gorela)開発者サイト MCP サーバー
このプロジェクトは、Model Context Protocol を使用して実装された MCP サーバー(MCP Server)で、ゴリラ(Gorela)API ドキュメントを AI モデルにコンテキストとして提供します。
ゴリラ(Gorela)は、BAROGO が提供する配達仲介プラットフォームで、注文提携先と配達代行業者をつなぐ API を提供します。
Cursor AI IDE などの MCP ホスト環境で、AI がゴリラ API を理解して応答できるように支援します。
目次
機能
この MCP サーバーは、次の機能を提供します。
- 要求されたパスのゴリラ API ドキュメントを安全に取得し、AI モデルにコンテキストとして提供します。
要件
- Node.js 18.0.0 以上
インストール
依存パッケージをインストールします。
npm install
ビルド
npm run build
実行
npm リポジトリに公開されたバージョンを実行(推奨)
npm リポジトリに公開されたバージョンは、インストールせずにすぐ実行できます。
npx gorela-developer-mcp-server
ローカルでビルドしたバージョンを実行
ローカルでビルドしたバージョンを実行します。
npm start
実行後のログは、プロジェクトのルートディレクトリにある logs/mcp-server.log ファイルで確認できます。ログの保存先は、実行環境にかかわらず常にプロジェクトのルートを基準にします。
開発モードで実行します。
npm run dev
Cursor AI IDE との連携
この MCP サーバーは Cursor AI IDE(MCP Host)に接続され、AI モデルがゴリラ API ドキュメントをコンテキストとして活用できるようにします。
1. Cursor AI の設定
Cursor AI IDE の Settings メニューから MCP サーバーを登録できます。
重要:設定するだけで利用できます。ユーザーが別途サーバーを実行する必要はありません。Cursor IDE が必要に応じてサーバーを自動的に実行します。
設定手順:
- Cursor AI IDE で Settings メニューを開きます。
- 「MCP」セクションを探します。
- 「Add new global MCP server」ボタンをクリックします。
~/.cursor/mcp.jsonファイルが開きます。
このファイルに、次のようにゴリラ MCP サーバーの情報を追加します。
方法 1:npx を使用(推奨)
{
"mcpServers": {
"gorela-api-docs": {
"name": "Gorela Developer Site MCP",
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["gorela-developer-mcp-server"]
}
}
}
方法 2:パスを直接指定
この方法を使用するには、まずプロジェクトをインストールしてビルドする必要があります。
# 프로젝트 디렉토리로 이동
cd /실제경로/gorela-developer-mcp-server
# 필요한 패키지 설치
npm install
# 프로젝트 빌드
npm run build
次に、Cursor の MCP 設定に以下のように追加します。
{
"mcpServers": {
"gorela-api-docs": {
"name": "Gorela Developer Site MCP",
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": ["/실제경로/gorela-developer-mcp-server/dist/index.js"]
}
}
}
重要:方法 2 を使用する場合は、/실제경로 の部分を実際のプロジェクトパスに変更する必要があります。たとえば、macOS では /Users/사용자명/Projects/gorela-developer-mcp-server/dist/index.js のような形式になります。
Windows ではパスが異なる場合があります。また、バックスラッシュ(\)ではなくスラッシュ(/)を使用してください。例:C:/Users/사용자명/Projects/gorela-developer-mcp-server/dist/index.js
ファイルを保存して Cursor IDE を再起動すると、MCP サーバーが登録されます。
注:設定ファイルが空の場合は、上記の形式に従って内容全体を記述してください。すでに別の MCP サーバーが登録されている場合は、mcpServers オブジェクト内に追加してください。
2. Cursor AI での使用
MCP サーバーを設定すると、Cursor AI のチャットインターフェースで次のように使用できます。
/mcp 고릴라 연동에 필요한 api를 간단히 숙지해주세요.
고릴라 api 호출 헤더를 어떻게 설정해야 하나요?
주문 접수 api 유형에 대해 알려주세요.
주문 접수시 고정 요금, 유연 요금, 의무 수행, 자율 수행, 주소 기반, 상점 기반에 대한 차이점을 알려주세요.
예약 주문 접수시 유의사항에 대해 알려주세요.
주문 조회 api 테스트 코드를 작성해주세요.
3. 連携のメリット
Cursor AI と MCP サーバーを連携すると、次のようなメリットがあります。
- 開発者は IDE を離れることなく、ゴリラ API ドキュメントにアクセスできます。
- AI の支援により、API ドキュメントの内容をより簡単に理解し、活用できます。
- ゴリラ API について自然言語で質問することで、迅速な回答やコード例を得られます。
- 開発の生産性が向上し、ゴリラとの連携に必要な時間を短縮できます。
4. ログの確認
MCP サーバーは、すべての処理をプロジェクトのルートディレクトリにある logs/mcp-server.log ファイルに記録します。サーバーの実行時に、ログファイルの正確なパスが起動ログに記録されます。サーバーの動作確認やトラブルシューティングが必要な場合は、このログファイルを確認してください。ログファイルには、次のような情報が含まれます。
- サーバーの起動および接続情報
- API ドキュメントのリクエストとレスポンス
- エラーや警告メッセージ
- セキュリティ関連のイベント(例:上位ディレクトリへのアクセス試行)
トラブルシューティング
MCP サーバーが読み込まれない場合
- Cursor IDE を再起動したか確認します。
~/.cursor/mcp.jsonファイルのパスとコマンドが正しいか確認します。- ログファイルを確認して、エラーメッセージを特定します。
- npx コマンドを使用する場合は、インターネット接続が正常か確認します。
Node.js 環境に関する問題
次のような環境設定の問題が発生する場合があります。
# Node.js 버전 확인
node --version
# TypeScript 관련 패키지가 설치되어 있는지 확인
npm list typescript ts-node
- Node.js のバージョンは 18 以上を推奨します。
- 必要なパッケージが不足している場合は、
npm installを実行してください。 - TypeScript のコンパイルエラーが発生した場合は、ログを確認して該当ファイルを修正してください。
ドキュメントが見つからない場合
API ドキュメントの URL パスが変更されたか、ネットワーク接続に問題がある可能性があります。
- インターネット接続が正常か確認します。
- ログファイルで関連するエラーメッセージを確認します。
- 開発者サイトにアクセスし、ドキュメントが存在するか確認します。
MCP サーバーが応答しない場合
- 実行中の MCP サーバープロセスがあるか確認します。
- ログファイルでエラーやタイムアウトのメッセージを確認します。
- システムリソース(メモリ、CPU)の使用量が正常か確認します。
コメント
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。