MCP Server

MCP サーバー

Cursor IDE と AI モデルの間のブリッジとして機能し、プロジェクトのコンテキストと Gemini を使用して AI の応答を検証するミドルウェアサーバーです。

機能

• プロジェクトのコンテキスト管理
• AI の応答の検証
• Gemini API との統合
• コンテキストのリアルタイム更新
• 包括的なログ記録システム
• 簡単なローカルデプロイ

前提条件

• Node.js（v14 以降を推奨）
• npm または yarn
• Google Cloud アカウント（Gemini API へのアクセス用）
• Gemini API キー
• Cursor IDE

はじめに

1. リポジトリをクローンします

2. 依存関係をインストールします：

   npm install
   

3. 提供されている .env.example を基に、ルートディレクトリに .env ファイルを作成します：

   cp .env.example .env
   

   次に、Gemini API キーやその他の設定オプションを追加するようファイルを編集します。

4. プロジェクトをビルドします：

   npm run build
   

5. サーバーを起動します：

   npm start
   

   ホットリロードを有効にして開発する場合：

   npm run dev
   

デプロイ

ローカルデプロイ

付属のデプロイスクリプトを使用すると、簡単にセットアップできます：

./scripts/deploy-local.sh

このスクリプトは次の処理を行います：

• .env ファイルが存在するか確認します
• 依存関係をインストールします
• プロジェクトをビルドします
• 本番モードでサーバーを起動します

詳細なデプロイ手順については、USAGE.md を参照してください。

API エンドポイント

• GET /api/health - ヘルスチェックエンドポイント
• POST /api/context/initialize - プロジェクトのコンテキストを初期化します
• POST /api/context/refresh - プロジェクトのコンテキストを更新します
• POST /api/validate - AI の応答を検証します
• POST /api/cursor/validate - Cursor IDE 専用の検証エンドポイント

API の詳細なドキュメントについては、USAGE.md を参照してください。

プロジェクト構成

mcp-server/
├── src/
│   ├── api/
│   │   ├── controllers/
│   │   ├── middleware/
│   │   └── routes/
│   ├── config/
│   ├── context/
│   ├── models/
│   ├── services/
│   ├── types/
│   ├── utils/
│   └── index.ts
├── logs/           # Log files directory
├── scripts/        # Deployment and utility scripts
├── docs/           # Documentation
├── .env
├── .env.example
├── .gitignore
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

ドキュメント

• USAGE.md - 詳細な使用手順
• MCP_SERVER_IMPLEMENTATION_PLAN.md - 実装計画
• MCP_SERVER_ARCHITECTURE.md - アーキテクチャの概要

ライセンス

ISC