Local Scanner MCP Server について
Local Scanner MCP Serverは、MCPクライアントのAIアシスタントからローカルコードやlocalhostのページを調べるためのツールです。ページ操作やスクリーンショット、コードのLint、HTML検証を提供します。
主な機能
- 01localhostのログと実行時エラーの確認
- 02クリック・入力・待機のページ操作
- 03localhostページのスクリーンショット撮影
- 04JavaScript、TypeScript、CSSのLint
- 05HTMLコンテンツまたはURLの検証
活用シーン
- 01ローカルWebアプリのデバッグ
- 02スクリーンショットによる表示確認
- 03コード品質と規約の確認
- 04HTML準拠状況の検証
MCP 対応
MCPを実装し、ローカルページのスキャン、スクリーンショット撮影、コードのLint、HTML検証ツールを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。
http://localhost:3000claude mcp add --transport http local-scanner http://localhost:3000{"mcpServers":{"local-scanner":{"type":"http","url":"http://localhost:3000"}}}Cursor で開く{"servers":{"local-scanner":{"type":"http","url":"http://localhost:3000"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"local-scanner":{"type":"http","url":"http://localhost:3000"}}}{"mcpServers":{"local-scanner":{"serverUrl":"http://localhost:3000"}}}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。
ツール
詳細
ローカルスキャナー MCP サーバー
ローカルのコードと localhost の URL をスキャンするための Model Context Protocol(MCP)サーバーです。このサーバーは、コードの検証、スクリーンショットのキャプチャ、localhost で実行されている Web ページの分析を行うツールを提供します。
概要
ローカルスキャナー MCP サーバーは、ローカルで実行中の Web アプリケーションやコードファイルを操作する AI アシスタントの機能を拡張します。AI とローカルの開発環境の間をつなぎ、AI アシスタントが次のことを行えるようにします。
- ローカルで実行中の Web アプリケーションをテストし、デバッグする
- 目視確認用のスクリーンショットをキャプチャする
- コードファイルをリントして、品質と標準への準拠を確保する
- HTML のアクセシビリティと標準への準拠を検証する
このサーバーは、ローカル開発タスクで AI の機能を活用したい、Cline(VSCode)や Cascade(WindSurf)などの AI アシスタントを使用する開発者に特に役立ちます。
機能
サーバーは次のツールを提供します。
1. scan_localhost
localhost の URL にアクセスし、コンソールログを取得して、実行時エラーを確認します。
パラメーター:
url(必須):スキャンする localhost の URL(http://localhost または https://localhost で始まる必要があります)waitTime(任意):ページ読み込み後に待機する時間(ミリ秒、デフォルト:1000)actions(任意):ページ上で実行するアクションのリスト。例:- クリック:
{ "type": "click", "selector": "#button-id" } - 入力:
{ "type": "type", "selector": "#input-id", "text": "Hello World" } - 待機:
{ "type": "wait", "time": 2000 }
- クリック:
例:
{
"url": "http://localhost:3000",
"waitTime": 2000,
"actions": [
{ "type": "click", "selector": "#login-button" },
{ "type": "type", "selector": "#username", "text": "testuser" },
{ "type": "type", "selector": "#password", "text": "password" },
{ "type": "click", "selector": "#submit-button" },
{ "type": "wait", "time": 1000 }
]
}
2. screenshot_localhost
localhost の URL のスクリーンショットを撮影します。
パラメーター:
url(必須):スクリーンショットを撮影する localhost の URL(http://localhost または https://localhost で始まる必要があります)fullPage(任意):ページ全体のスクリーンショットを撮影するかどうか(デフォルト:false)waitTime(任意):ページ読み込み後に待機する時間(ミリ秒、デフォルト:1000)
例:
{
"url": "http://localhost:3000/dashboard",
"fullPage": true,
"waitTime": 2000
}
3. lint_code
JavaScript、TypeScript、または CSS のコードファイルをリントします。
パラメーター:
filePath(必須):リントするファイルのパスlanguage(任意):ファイルの言語(デフォルト:ファイル拡張子から自動検出)- 選択肢:"javascript"、"typescript"、"css"
例:
{
"filePath": "/path/to/your/file.js",
"language": "javascript"
}
4. validate_html
HTML の内容または URL が標準に準拠しているか検証します。
パラメーター:
source(必須):検証する HTML の内容または URLisUrl(任意):source が URL かどうか(デフォルト:false)
例:
{
"source": "<html><head><title>Test</title></head><body><h1>Hello World</h1></body></html>",
"isUrl": false
}
URL の場合:
{
"source": "http://localhost:3000",
"isUrl": true
}
インストール
- リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/treaties-ai/local-scanner-mcp.git cd local-scanner-mcp - 依存関係をインストールします。
npm install - プロジェクトをビルドします。
npm run build - サーバーを起動します。
npm start
MCP クライアントでの使用方法
このサーバーは Model Context Protocol(MCP)を実装しており、任意の MCP クライアントで使用できます。
VSCode/Cline の場合
~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json にある MCP 設定ファイルを編集します。
{
"mcpServers": {
"local-scanner": {
"command": "node",
"args": ["/Users/your_username/Documents/Cline/MCP/local-scanner-mcp/build/index.js"],
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
WindSurf/Cascade の場合
~/Library/Application Support/WindSurf/windsurf_config.json にある WindSurf の設定ファイルを編集します。
{
"mcpServers": {
"local-scanner": {
"command": "node",
"args": ["/Users/your_username/Documents/WindSurf/MCP/local-scanner-mcp/build/index.js"],
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
どちらの設定でも、your_username を実際のユーザー名に置き換えてください。
開発
新しいツールを追加したり、既存のツールを拡張したりするには:
- 新しいツール引数の検証関数を追加します
setupToolHandlersメソッドのツールリストを更新します- 新しいツールのハンドラー関数を実装します
- 新しいツールを処理できるよう、リクエストハンドラーを更新します
- サーバーをビルドしてテストします
ライセンス
MIT
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。