MCP Mermaid について
MCP Mermaid は、AI が Mermaid のダイアグラムとチャートを動的に生成できるMCP サーバーです。図表による出力が必要な AI アシスタントやエージェント向けで、構文の検証により、モデルが複数回のやり取りで誤りを修正できます。
主な機能
- 01Mermaid の全機能と構文に対応
- 02backgroundColor と theme のスタイル設定
- 03base64、svg、mermaid、file 形式での出力
- 04svg_url と png_url による共有リンク
- 05出力前の Mermaid 構文検証
活用シーン
- 01AI アシスタントによるフローチャートやシーケンス図の作成
- 02AI エージェントによる PNG ファイルの自動保存
- 03生成した図の公開リンクでの共有
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーであり、stdio、SSE、Streamable HTTP を介して図表生成機能を MCP クライアントに提供します。
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。
https://server.smithery.ai/@hustcc/mcp-mermaid/mcpclaude mcp add --transport http mermaid https://server.smithery.ai/@hustcc/mcp-mermaid/mcp{"mcpServers":{"mermaid":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@hustcc/mcp-mermaid/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"mermaid":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@hustcc/mcp-mermaid/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"mermaid":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@hustcc/mcp-mermaid/mcp"}}}{"mcpServers":{"mermaid":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@hustcc/mcp-mermaid/mcp"}}}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。
https://server.smithery.ai/@hustcc/mcp-mermaid/mcp認証が必要ツール
詳細
MCP Mermaid

AI MCP を使って、動的に mermaid の図やチャートを生成します。また、以下も利用できます。
チャート、グラフ、マップを生成する mcp-server-chart。
Timeline、Comparison、List、Processなどのインフォグラフィックを生成する Infographic。- 🖼️ figure.ling.pub/gallery で、mcp-mermaid やほかのツールを使って生成された AI の図やイラストを閲覧、共有できます。
✨ 特長
-
Mermaidのすべての機能と構文に完全対応しています。 -
backgroundColorとthemeの設定に対応しており、大規模 AI モデルが豊富なスタイル設定を出力できます。 -
base64、svg、mermaid、file、リモート環境で使いやすいsvg_url、png_url形式へのエクスポートに対応しています。また、Mermaidの検証機能により、モデルが複数回のやり取りを通じて正しい構文と図を出力できるようサポートします。outputType: "file"を使用すると、AI エージェント向けに PNG 図をディスクへ自動保存できます。また、URL モードを使って、公開されている mermaid.ink のリンクから図を共有できます。
🤖 使用方法
Claude、VSCode、Cline、Cherry Studio などの Desktop APP で使用するには、以下の MCP サーバー設定を追加してください。Mac の場合:
{
"mcpServers": {
"mcp-mermaid": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-mermaid"
]
}
}
}
Windows の場合:
{
"mcpServers": {
"mcp-mermaid": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"mcp-mermaid"
]
}
}
}
また、HTTP、SSE プロトコルを使って aliyun、modelscope、glama.ai、smithery.ai などでも利用できます。
アクセスポイント:
- SSE:
http://localhost:3033/sse - Streamable:
http://localhost:1122/mcp
利用可能な Docker タグ:
susuperli/mcp-mermaid:latest- 最新の安定版- すべての利用可能なタグは Docker Hub で確認できます。
🚰 SSE または Streamable トランスポートで実行する
オプション 1:グローバルインストール
パッケージをグローバルにインストールします。
npm install -g mcp-mermaid
好みのトランスポートオプションを指定してサーバーを実行します。
# For SSE transport (default endpoint: /sse)
mcp-mermaid -t sse
# For Streamable transport with custom endpoint
mcp-mermaid -t streamable
オプション 2:ローカル開発
ソースコードをローカルで使用する場合:
# Clone and setup
git clone https://github.com/hustcc/mcp-mermaid.git
cd mcp-mermaid
npm install
npm run build
# Run with npm scripts
npm run start:sse # SSE transport on port 3033
npm run start:streamable # Streamable transport on port 1122
アクセスポイント
以下のアドレスでサーバーにアクセスできます。
- SSE トランスポート:
http://localhost:3033/sse - Streamable トランスポート:
http://localhost:1122/mcp(ローカル)またはhttp://localhost:3033/mcp(グローバル)
🎮 CLI オプション
MCP サーバーの実行時には、以下の CLI オプションも使用できます。CLI オプションを確認するには、-h を指定して CLI を実行してください。
MCP Mermaid CLI
Options:
--transport, -t Specify the transport protocol: "stdio", "sse", or "streamable" (default: "stdio")
--port, -p Specify the port for SSE or streamable transport (default: 3033)
--endpoint, -e Specify the endpoint for the transport:
- For SSE: default is "/sse"
- For streamable: default is "/mcp"
--help, -h Show this help message
🔨 開発
依存関係をインストールします。
npm install
サーバーをビルドします。
npm run build
MCP サーバーを起動する
MCP Inspector を使用する(デバッグ用):
npm run start
異なるトランスポートプロトコルを使用する:
# SSE transport (Server-Sent Events)
npm run start:sse
# Streamable HTTP transport
npm run start:streamable
node コマンドを直接使用する:
# SSE transport on port 3033
node build/index.js --transport sse --port 3033
# Streamable HTTP transport on port 1122
node build/index.js --transport streamable --port 1122
# STDIO transport (for MCP client integration)
node build/index.js --transport stdio
🐳 Docker の使用方法
Docker で MCP Mermaid を実行します。
# Pull the image
docker pull susuperli/mcp-mermaid:latest
# Run with SSE transport (default)
docker run -p 3033:3033 susuperli/mcp-mermaid:latest --transport sse
# Run with streamable transport
docker run -p 1122:1122 susuperli/mcp-mermaid:latest --transport streamable --port 1122
📄 ライセンス
MIT@hustcc。
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。