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MCP Claude Code

MCP Claude Code

ローカル
github.com/SDGLBLAI・エージェント30561 週間前に更新

MCP Claude Code について

MCP Claude Code は、Claude Code の一部機能を再現した MCP サーバーです。MCP クライアント経由で Claude がプロジェクトファイルを読み書きし、コマンドを実行できます。Claude Desktop などで、コーディングアシスタントに近いファイルおよびコマンド操作を利用したい方に向けたプロジェクトです。

主な機能

  1. 01ファイルアクセスとパターン検索によるコード分析
  2. 02権限確認を伴う対象を絞ったファイル編集
  3. 03スクリプトとシェルコマンドの実行
  4. 04並行処理を行うサブエージェントへの委任
  5. 05LiteLLM 互換の任意のモデルへの対応
  6. 06Jupyter ノートブックの読み取りと編集

活用シーン

  1. 01Claude Desktop からのプロジェクトファイルの直接編集
  2. 02プロジェクト内の関連ファイルとコードパターンの検索
  3. 03Jupyter ノートブックのセルの読み取りと編集

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、read、write、edit、grep、run_command などのツールや、タスクリストおよびサブエージェント起動のツールを MCP クライアントに公開します。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

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

MCP Claude Code

Model Context Protocol(MCP)を使用した、Claude Code の機能の実装です。

概要

このプロジェクトは、Claude Code のような機能を実装する MCP サーバーを提供し、Claude がプロジェクトファイルを変更・改善するための指示を直接実行できるようにします。Model Context Protocol を活用することで、この実装は Claude Desktop を含むさまざまな MCP クライアントとのシームレスな連携を可能にします。

例

機能

  • コードの理解:ファイルへのアクセスやパターン検索を通じて、コードベースを分析し、理解します
  • コードの変更:適切な権限処理により、ファイルを対象を絞って編集します
  • コマンド実行の強化:エラー処理とシェルサポートを強化し、さまざまな言語のコマンドやスクリプトを実行します
  • ファイル操作:シェルコマンドを通じて、適切なセキュリティ制御のもとでファイルを管理します
  • コードの探索:高性能な検索機能により、プロジェクト全体から関連するファイルやコードパターンを見つけます
  • エージェントへの委任:複雑なタスクを、並行して作業できる専門のサブエージェントに委任します
  • 複数の LLM プロバイダーのサポート:エージェントの操作に、LiteLLM 互換の任意のモデルを設定できます
  • Jupyter Notebook のサポート:すべてのセルと出力を適切に扱い、Jupyter Notebook の読み取りと編集ができます

実装済みのツール

ツール説明
read行番号、オフセット、上限を指定してファイルの内容を読み取ります
writeファイルを作成または上書きします
editテキストファイルを行単位で編集します
multi_editアトミックなトランザクションを使用して、1 回のファイル操作で複数の正確なテキスト置換を行います
directory_treeディレクトリの再帰的なツリー表示を取得します
grep最適なパフォーマンスを実現するために ripgrep と連携した高速なファイル内パターン検索を行います(ドキュメント)
content_replaceファイルの内容内のパターンを置換します
grep_ast関数、クラス、その他の構造内で一致箇所を示す AST コンテキストとともにコードを検索します
run_commandシェルコマンドを実行します(ディレクトリの作成、ファイルの移動、ディレクトリの一覧表示にも使用します)
notebook_readJupyter ノートブックのすべてのセルから、出力とともにソースコードを抽出して読み取ります
notebook_editJupyter ノートブックのセルを編集、挿入、削除します
think変更を加えずに複雑な推論や分析を行うための構造化されたスペースです
dispatch_agent読み取り専用ツールを使ってタスクを並行して実行できるエージェントを 1 つ以上起動します
batch1 回のリクエストで複数のツール呼び出しを並列または順次に実行します
todo_write構造化されたタスクリストを作成、管理します
todo_read構造化されたタスクリストを読み取ります

はじめに

インストールと設定の詳しい手順については、INSTALL.mdを参照してください。

バージョン 0.3 の詳しいチュートリアルについては、TUTORIAL.mdを参照してください。

セキュリティ

この実装は、ファイルシステムへのアクセスを保護するためのベストプラクティスに従っています。

  • ファイルの変更およびコマンド実行時の権限確認
  • 指定されたディレクトリのみにアクセスを制限
  • 入力の検証とサニタイズ
  • 適切なエラー処理と報告

開発

このプロジェクトに貢献するには、次の手順に従ってください。

  1. リポジトリをフォークします
  2. フィーチャーブランチを作成します(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 変更をコミットします(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. ブランチにプッシュします(git push origin feature/amazing-feature)
  5. Pull Request を作成します

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳しくは LICENSE ファイルを参照してください。

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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。