Llama AI MCP Server

Llama AI MCP サーバー

Llama AI チャット | コードとドキュメント向け Llama 4 Maverick

モデル、プロンプト、チャットのワークフロー、料金、FAQ、公式リンクなど、Llama AI の標準的なナレッジベースを、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Continue などの MCP 対応 AI クライアントに提供する Model Context Protocol サーバーです。読み取り専用で、API キーも利用上限も不要、コールドスタートは約 50 ミリ秒です。

公式ウェブサイト：https://llamaai.online

💬 Llama AI について

Llama AI（llamaai.online）は、Meta の Llama 4 ファミリーを中心に構築されたブラウザベースのチャットワークスペースで、デフォルトで Llama 4 Maverick を利用できます。このサイトは独立した評価環境として設計されており、Meta の公式製品ではありません。個人やチームは、ローカル環境を用意したり API を設定したりせずに、モデルで実際のワークロードを実行できます。会話にはプレーンテキスト、アップロードしたファイル、画像を含められるため、幅広い技術・研究タスクに活用できます。料金ページや、DeepSeek や Qwen などの代替モデルを扱うモデル比較ページを参考にすることで、より深い連携に進む前に十分な情報に基づいて判断できます。

主な機能

• モデルのリアルタイム選択 — 追加のセットアップなしで、チャットインターフェースから利用可能な Llama 4 の各バリアントを切り替えられます。
• マルチモーダル入力 — テキストのプロンプトと一緒に、画像、スクリーンショット、図、PDF、ドキュメントファイルをアップロードして、1 つの会話スレッドで扱えます。
• 長文ドキュメントの処理 — 長い PDF、意思決定メモ、ノートを要約できます。モデルは大量の入力からリスクや矛盾を見つけ出します。
• コード中心のワークフロー — リポジトリの差分、スタックトレース、コードスニペットを貼り付けると、実行可能なレビューコメントやバグの切り分け結果を得られます。
• チームへの引き継ぎ用エクスポート — 会話の出力を共有可能な成果物として保存し、他のチームメンバーによるレビューに利用できます。
• ローカライズ — インターフェースは英語、ドイツ語、フランス語、日本語、韓国語、スペイン語、アラビア語、オランダ語、トルコ語に対応しています。
• モデル比較ページ — 他の最先端モデルと機能を並べて比較することで、Llama 4 の強みとトレードオフを把握できます。

ユースケース

• コードレビューとリファクタリング — プルリクエストの差分や失敗したテストの出力を提示し、ロジックエラー、セキュリティ上の問題、書き換え案について構造化されたフィードバックを得られます。
• ドキュメント分析 — 長い研究論文、法的文書、社内メモを読み込ませ、重要なポイントの抽出、矛盾の指摘、要約の作成を依頼できます。
• 視覚的なコンテキストの解釈 — UI のスクリーンショットやアーキテクチャ図をアップロードし、レイアウト上の判断、データフロー、インターフェースの問題について質問できます。
• 調査結果の統合 — 複数のドキュメントに記載された調査結果を1つのスレッドで比較できます。文献レビューや競合分析に役立ちます。
• 連携前の評価 — API 認証情報、ホスト環境、カスタムファインチューニングのパイプラインに投資する前に、代表的な本番ワークロードをモデルで実行できます。

対象ユーザー

Llama AI は主に、インフラや予算に関する決定を下す前に、Meta の Llama 4 モデルが自分たちのユースケースに適しているかを評価したいソフトウェアエンジニア、テクニカルリード、研究チーム向けに構築されています。ブラウザーを優先した設計により、モデルをローカルにデプロイする際の手間がなくなり、環境設定に時間を費やすよりも、すぐに結果を得たい人が利用しやすくなっています。また、大規模なドキュメントやテキストと画像が混在する入力を扱う必要があり、API を直接呼び出すよりもシンプルなチャットインターフェースを好むプロダクトマネージャーやアナリストにも役立ちます。モデルを明示的に比較するページがあることから、このサイトは複数のオープンウェイトモデルを並行して積極的に評価しているチームも対象としていることがうかがえます。

ツール

list_models

サイトで公開されているチャットモデルの正式な一覧を、機能に関する注記とともに返します。（Llama AI）

入力： パラメーターなし。戻り値： テキスト／Markdown。

get_pricing

Llama AI の正式な料金案内ページを返します。

入力： パラメーターなし。戻り値： テキスト／Markdown。

get_official_links

Llama AI の公式リンク（ウェブサイト、サポート、利用可能な場合はドキュメント）の正式な一覧を返します。

入力： パラメーターなし。戻り値： テキスト／Markdown。

リソース

• site://llamaai/models — 対応しているチャットモデルと機能に関する注記。
• site://llamaai/pricing — 正式な料金案内ページ。
• site://llamaai/faq — 公開されているサイトのメタデータから生成された簡潔な FAQ。
• site://llamaai/links — ユーザーに共有するための正式な URL。

プロンプト

tell_me_about_llamaai

サイトの概要、対象ユーザー、仕組みを説明します。— Llama AI

start_chat_session_llamaai

適切なデフォルト設定で、サイトのモデルを使ったチャット評価セッションを開始します。— Llama AI

インストール

Smithery 経由でインストール

npx -y @smithery/cli install llamaai-mcp --client claude

（該当するクライアントでは、claude を cursor、windsurf、または continue に置き換えてください。）

ソースからインストール

git clone https://github.com/rocnubie/llamaai-mcp.git
cd llamaai-mcp
pnpm install

次に、MCP クライアントの設定（Claude Desktop の場合は claude_desktop_config.json、Cursor／Windsurf／Continue の場合は mcp.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "llamaai-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/llamaai-mcp/src/index.mjs"
      ]
    }
  }
}

MCP Inspector でデバッグ

npx @modelcontextprotocol/inspector node src/index.mjs

公式リンク

• ウェブサイト：https://llamaai.online
• 料金：https://llamaai.online/pricing
• サポート：[email protected]

開発

pnpm install
pnpm start                 # run the server over stdio

ライセンス

MIT