Devto MCP server について
dev.to APIを通じてコンテンツを管理する、Python製のMCPサーバーです。記事の作成・更新・削除・取得に加え、状態とメトリクスの確認にも対応します。
主な機能
- 01dev.to REST APIとの連携
- 02記事の作成・更新・削除
- 03記事の取得
- 04状態・メトリクス用エンドポイント
活用シーン
- 01クライアントから新しい記事を公開
- 02既存記事の更新や削除
- 03記事内容の取得
- 04サーバー状態やメトリクスの確認
MCP 対応
メッセージベースのインターフェースを通じて、MCPクライアントにdev.toの記事操作を提供します。状態とメトリクス用のエンドポイントも備えています。
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。
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 Python Dev.to Integration
dev.to プラットフォームと連携する、Python 製の Message Control Program(MCP)サーバー実装です。このプロジェクトでは、メッセージベースのアーキテクチャを通じて dev.to の API を利用できます。
機能
- dev.to との RESTful API 連携
- メッセージのキューイングとルーティング
- リアルタイムのコンテンツ更新
- 記事の管理機能
前提条件
- Python 3.11 以降
- pip(Python パッケージマネージャー)
- dev.to API キー
- 最新版の Visual Studio Code
インストール
-
リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/yourusername/mcp-py-devto.git cd mcp-py-devto -
仮想環境を作成して有効化します。
python -m venv venv # On Windows: venv\Scripts\activate # On Unix or MacOS: source venv/bin/activate -
必要な依存関係をインストールします。
pyproject.tomlのあるディレクトリに移動し、ターミナルに次のコマンドを入力します。pip install .
設定
-
.vscode/mcp.jsonファイルを開き、dev.to API キーを入力します。DEVTO_API_KEY=your_api_key_here -
dev.to/settings/account から dev.to API キーを取得します。
使い方
-
MCP サーバーを起動します。
.vscode/mcp.jsonを開き、スタートボタンを押します。
-
サーバーが設定されたポート(デフォルト:8080)でリッスンを開始します。
-
提供されているクライアントライブラリまたは API エンドポイントを使って、サーバーにメッセージを送信します。
from mcp_client import MCPClient client = MCPClient() response = client.send_message({ "action": "create_article", "data": { "title": "My New Article", "content": "Article content here" } })
API ドキュメント
利用可能なエンドポイント
POST /message- MCP サーバーにメッセージを送信しますGET /status- サーバーのステータスを確認しますGET /metrics- サーバーのメトリクスを表示します
メッセージの種類
create_articleupdate_articledelete_articleget_article
開発
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。
- 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
- 変更を加えます
- プルリクエストを送信します
テスト
テストスイートを実行します。
pytest tests/
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。
貢献
貢献を歓迎します。プルリクエストの送信方法については、貢献ガイドをお読みください。
サポート
サポートが必要な場合は、GitHub リポジトリで issue を作成するか、メンテナーにお問い合わせください。
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。