MCP Palette: Model Context Protocol Server Manager について
MCP Palette は、LLM や AI アシスタント向けの MCP サーバー設定を管理するデスクトップアプリです。プロファイルや再利用可能なサーバー一覧、設定のインポート/エクスポートで、環境ごとの設定をまとめて管理できます。
主な機能
- 01プロファイルごとのサーバー整理
- 02再利用可能なサーバー一覧
- 03プロファイル別の設定上書き
- 04サーバーの有効化・無効化
- 05JSON 設定の直接編集
- 06設定のインポートとエクスポート
活用シーン
- 01プロジェクトごとのサーバー構成管理
- 02チーム向け標準設定の準備
- 03AI エージェント用の開発環境設定
- 04用途別アシスタントのプロファイル作成
MCP 対応
LLM や AI アシスタントが使う MCP サーバー設定を管理します。クライアントにツールやリソースを公開する MCP サーバーではなく、設定管理用のデスクトップアプリです。
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 Palette:Model Context Protocol サーバーマネージャー
MCP Palette は、Model Context Protocol(MCP)サーバーの設定を管理する、モダンで使いやすいデスクトップアプリケーションです。LLM や AI アシスタントで使用する MCP サーバーの設定、管理、デプロイを一元的なインターフェースから行えます。
🚀 機能
- プロファイル管理:プロファイル内でサーバー設定を作成、編集、名前変更、整理できます
- サーバーマスターリスト:再利用可能なサーバー設定ライブラリを維持できます
- プロファイル固有のオーバーライド:設定を複製せずに、特定のプロファイル用にサーバーをカスタマイズできます
- サーバーの有効化/無効化:カスタマイズを保持したまま、サーバーを一時的に無効にできます
- JSON 編集:上級ユーザー向けに設定ファイルを直接編集できます
- インポート/エクスポート:チームや環境間で設定を共有できます
- UI の最適化:よく使う操作でキーボードをサポートします(Enter で保存、Escape でキャンセル)
🔧 使用例
- AI エージェント用のローカル開発環境を設定する
- さまざまなプロジェクト向けに異なるサーバー構成を維持する
- チームメンバー向けに標準化されたサーバー設定を用意する
- AI アシスタントの用途ごとに専用のプロファイルを作成する
- 本番環境に一貫性のある MCP サーバー設定をデプロイする
🖥️ インストールと使用方法
エンドユーザー向け
- リリースページからインストーラーをダウンロードします。
- お使いの OS 用のインストーラーを実行します。
- Applications フォルダーまたはスタートメニューから MCP Palette を起動します。
機能の説明については、使用ガイドを参照してください。
開発者向け
- リポジトリをクローンして、依存関係をインストールします:
git clone https://github.com/cellwebb/mcp-palette.git cd mcp-palette npm install - 開発モードで実行します:
npm run electron:dev - 配布可能なバージョンをビルドします:
npm run electron:build
クロスプラットフォームビルド:
Windows または Linux のインストーラーが必要で、Mac を使用している場合は、GitHub Actions または Windows/Linux マシンを使用してください。
📚 ドキュメント
🏗️ 開発
このプロジェクトでは Vite(フロントエンド)と Electron(デスクトップラッパー)を使用しています。 プロジェクト構成については、アーキテクチャ概要を参照してください。
コントリビューターへの注意:
React DevTools の使用方法を含む開発手順については、CONTRIBUTING.mdを参照してください。
🤖 継続的インテグレーション
- CI/CD は GitHub Actions によって実行されます。
mainへのプッシュまたは PR ごとに、テストとカバレッジ測定が実行されます。- クロスプラットフォームのビルド自動化については、Electron Builder のドキュメントを参照してください。
📁 プロジェクト構成
mcp-palette/
├── electron/ # Electron-specific code
│ ├── main.js # Main process entry
│ ├── preload.js # Preload script
│ └── store.js # Data storage management
├── public/ # Static assets
├── src/ # Frontend React code
│ ├── App.jsx # Main React component
│ ├── components/ # React components
│ │ ├── ProfileSelector.jsx
│ │ ├── ServerMasterList.jsx
│ │ └── ...
│ ├── styles/ # CSS styles
│ ├── utils/ # Utility functions
│ │ └── profileUtils.js
│ └── main.jsx # Frontend entry point
├── package.json
└── vite.config.js # Vite configuration
🤝 コントリビューション
コントリビューションを歓迎します。お気軽にイシューやプルリクエストを送信してください。
- 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/amazing-feature) - 変更をコミットします(
git commit -m 'Add some amazing feature') - ブランチにプッシュします(
git push origin feature/amazing-feature) - プルリクエストを作成します
📝 ライセンス
MIT ライセンス
詳細については、LICENSEを参照してください。
📚 関連プロジェクト
- Model Context Protocol - MCP の公式仕様
- MCP Python SDK - MCP の Python 実装
- MCP TypeScript SDK - MCP の TypeScript 実装
📊 MCP とは?
Model Context Protocol(MCP)は、Claude のような LLM が外部ツール、データソース、API にアクセスできるようにする標準化されたプロトコルです。MCP により、AI アシスタントはリアルタイムのデータアクセス、計算、外部サービスを利用して機能を拡張し、外部の世界とやり取りできます。
MCP Palette は、開発者やチームがこうした拡張機能を利用するために必要なサーバー設定を、一貫性のある整理された方法で管理できるようにします。
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。