mcpField
A
Assistant MCP Server

Assistant MCP Server

ローカル
github.com/nodlabAI・エージェント270 週間前に更新

Assistant MCP Server について

Assistant MCP Serverは、開発向けのMCPサーバーで、READMEにはプロジェクトのセットアップとツール設定例が記載されています。MCPサーバーにツールを組み込む開発者向けですが、詳細な機能は示されていません。

主な機能

  1. 01tools.jsonでのツール設定
  2. 02yarnによるビルド
  3. 03ローカルMCPサーバーとしての接続

活用シーン

  1. 01ローカル開発用MCPサーバーのセットアップ
  2. 02フロントエンドのアーキテクチャ情報用ツールの設定

MCP 対応

Assistant MCP Serverは、MCPクライアントの設定からローカル接続できるMCPサーバーです。READMEには、フロントエンドアプリのアーキテクチャ情報を取得するarchitecture_infoツールの例があります。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"assistant": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tsx"
],
"env": {
"TOOLS_PATH": "<TOOLS_PATH>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y tsx
設定が必要な環境変数
TOOLS_PATH

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmtsx

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Assistant MCP Server

開発

リポジトリをクローンしたら、コマンドを実行して依存関係をインストールします。

yarn install

また、たとえば次のように、プロジェクトのルートに tools.json ファイルを追加してください。

{
  "tools": [
    {
      "name": "architecture_info",
      "description": "Obtaining mandatory information about the architecture of frontend application projects",
      "inputSchema": {},
      "plugin": {
        "name": "file",
        "args": {
          "path": "/path/to/folder/public/architecture.md"
        }
      }
    },
    {
      "name": "search_tasks",
      "description": "Before executing this function, you must retrieve the project architecture information from 'architecture_info'. This is mandatory information and you must respect it. After that you need to find the task you are talking about, analyze what needs to be done and implement it in the project according to the architecture and requirements. You don't need to invent anything additional from yourself, just what is required",
      "inputSchema": {},
      "plugin": {
        "name": "file",
        "args": {
          "path": "/path/to/folder/public/tasks.txt"
        }
      }
    },
    {
        "name": "optimize_prompt",
        "description": "Generates a final, structured prompt for the AI model based on the provided context sections and instructions. This tool should be called after all relevant data has been collected. The result is intended to be used as the FINAL prompt for the AI. Clients must use the returned prompt as the input for the AI model.",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "sections": {
              "type": "array",
              "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                  "title": { "type": "string" },
                  "content": { "type": "string" }
                },
                "required": ["title", "content"]
              }
            },
            "instructions": { "type": "string" }
          },
          "required": ["sections"]
        },
        "plugin": {
          "name": "promptOptimizer",
          "args": {}
        }
      }
  ]
}

プロジェクトをビルドするには、次のコマンドを実行します。

yarn build
ローカルサーバーへの接続
{
  "mcpServers": {
    "mcp-assistant-local": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "tsx",
        "/path/to/folder/src/index.ts"
      ],
      "env": {
        "TOOLS_PATH": "/path/to/folder/tools.json"
      }
    }
  }
}

ライセンス

この MCP サーバーは MIT License の下でライセンスされています。MIT License の利用規約に従うことを条件に、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できます。詳細については、プロジェクトリポジトリ内の LICENSE ファイルをご覧ください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。