MCP REST Client について
MCP REST Clientは、REST API経由でMCPサーバーをエージェントのワークフローに組み込む開発者向けのクライアントです。ツールの一覧取得と呼び出しをHTTP APIで行えます。
主な機能
- 01設定済みMCPサーバーの登録
- 02API経由でサーバーのツールを一覧表示
- 03API経由で指定ツールを呼び出し
- 04ツール呼び出しを.cursorrulesに記録
活用シーン
- 01REST経由でサーバーの利用可能なツールを確認
- 02HTTPリクエストからMCPツールを呼び出し
- 03MCPサーバーをエージェントのワークフローに接続
MCP 対応
設定したMCPサーバーを登録し、ツールの検索と呼び出しを行うREST APIを提供するクライアントです。
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。
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。
ツール
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 クライアント
概要
これは、AI モデルやサービスとの高度なやり取りを実現するために設計された、Model Context Protocol(MCP)クライアントプロジェクトです。
前提条件
- Node.js(バージョン 16 以上)
- pnpm(パッケージマネージャー)
インストール
- リポジトリをクローンします
git clone https://github.com/your-username/mcp-client.git
cd mcp-client
- 依存関係をインストールします
pnpm install
設定
mcp_config.json.exampleをmcp_config.jsonにコピーします- 設定ファイルを変更し、使用するサーバーとツールの設定を指定します
使い方
- クライアントを実行します:
pnpm start
-
クライアントを実行すると、独自のサーバーがすべて登録されます。
-
list-toolsAPI を使うと、特定のサーバーで利用可能なすべてのツールを一覧表示できます。
curl --location 'http://localhost:3000/list-tools/{serverName}'
call-toolAPI を使うと、特定のツールを呼び出せます。
curl --location 'http://localhost:3000/call-tool' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"serverName": "server_name",
"toolName": "tool_name",
"args": {
// Arguments must match the inputSchema from the list-tools response
// Required fields must be included
// Optional fields can be omitted
// Example based on above schema:
// "issue_key": "PROJ-123" // Required
// "expand": "..." // Optional
}
}'
Cursorrules
すべてのツール呼び出しは .cursorrules ファイルに記録されます。
重要:
- CURSORRULES を必ず自分のリポジトリにコピーし、自分のニーズに合わせて編集してください。
- 「mcp_config.json」を必ず自分のリポジトリにコピーし、自分のニーズに合わせて編集してください。
- 必ず AGENT とともに COMPOSER を使用してください。
コントリビューション
- リポジトリをフォークします
- フィーチャーブランチを作成します(
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 変更をコミットします(
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - ブランチにプッシュします(
git push origin feature/AmazingFeature) - プルリクエストを作成します
ライセンス
MIT ライセンスのもとで配布されています。詳細については LICENSE を参照してください。
お問い合わせ
お名前 - [email protected]
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。