Mcp_server_client について
説明はまだありません
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。
インストール方法は未掲載です
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
ツール一覧はまだ取得されていません
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。
README(原文)English
プロジェクトの README よりこの README の日本語訳はまだありません。以下は英語の原文です。日本語の紹介はページ上部をご覧ください。
%%{init: {'flowchart': {'curve': 'bezier'}}}%%
flowchart TB
subgraph Client
User["User"]
Frontend["Streamlit Frontend"]
end
subgraph API
NestJS["NestJS API"]
subgraph Services
ChatService["Chat Service"]
AgentService["Agent Service"]
ToolAgentService["Tool Agent Service"]
RagService["RAG Service"]
OpenAIService["OpenAI Service"]
end
end
subgraph Tools
MCP1["MCP Server 1"]
MCP2["MCP Server 2"]
MCP3["MCP Server 3"]
end
subgraph Storage
LocalStack["AWS S3"]
PGVector["PGVector"]
PostgreSQL["Postgres DB"]
end
subgraph External
OpenAI["OpenAI API"]
end
User -- "query" --> Frontend
Frontend -- "response" --> User
Frontend -- "POST /chat" <--> NestJS
NestJS <--> ChatService
ChatService <--> RagService
ChatService <--> AgentService
ChatService <--> ToolAgentService
RagService -- "embedding" <--> OpenAIService
RagService <--> PGVector
ToolAgentService -- "/sse" <--> MCP1
ToolAgentService -- "/sse" <--> MCP2
ToolAgentService -- "/sse" <--> MCP3
AgentService -- "chat-completion" <--> OpenAIService
OpenAIService <--> OpenAI
MCP1 <--> LocalStack
MCP2 <--> PostgreSQL
MCP3 <--> PGVector
%% Data flow
class User,Frontend client
class NestJS,ChatService,AgentService,ToolAgentService,RagService,OpenAIService api
class MCP1,MCP2,MCP3 tools
class LocalStack,PostgreSQL storage
class OpenAI external
コメント
Markdown 対応
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。