Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol（MCP）サーバー

複数の AI モデルプロバイダー向けに統一された API を提供する、Model Context Protocol のシンプルなサーバー実装です。

機能

• 複数の AI プロバイダー（Anthropic、OpenAI）向けの統一 API
• チャット補完と従来型の補完をサポート
• ツール呼び出しをサポート
• コンテキスト／システムメッセージの処理
• 環境変数に基づく設定
• 永続化と状態管理のための MongoDB データベース
• ツール実行履歴と分析

インストール

# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd testmcp

# Install dependencies
npm install

# Run the interactive setup
npm run setup

セットアップスクリプトの案内に従って、必要な API キーを設定してください。

• ANTHROPIC_API_KEY - Claude モデル用
• OPENAI_API_KEY - GPT モデルと DALL-E 画像生成用
• STABILITY_API_KEY - Stable Diffusion 画像生成用
• GOOGLE_CSE_API_KEY と GOOGLE_CSE_ID - ウェブ検索機能用
• BING_SEARCH_API_KEY - ウェブ検索のフォールバック用

必要に応じて、.env ファイルを手動で編集することもできます。

MongoDB のセットアップ

MCP サーバーは、データの永続化に MongoDB を使用します。MongoDB のセットアップには、いくつかの方法があります。

オプション 1：自動セットアップ（推奨）

MongoDB のセットアップスクリプトを実行すると、手順が案内されます。

# Run the MongoDB setup script
npm run setup-mongodb

このスクリプトでは、次の処理が行われます。

1. Docker が利用可能かどうかを確認します
2. 利用可能な場合は、Docker Compose を使用して MongoDB を起動します
3. .env ファイルに接続設定を行います
4. MongoDB の接続を確認します

オプション 2：Docker による手動セットアップ

MongoDB を使い始める最も簡単な方法は、同梱の Docker Compose 設定を使用することです。

# Start MongoDB and Mongo Express in Docker
docker compose up -d

# Update your .env file with the connection string
echo "MONGODB_URI=mongodb://mcpuser:mcppassword@localhost:27017/mcp-server" >> .env

MongoDB は mongodb://mcpuser:mcppassword@localhost:27017/mcp-server で利用できます。
Mongo Express（ウェブ管理画面）は http://localhost:8081 で利用できます。

オプション 3：MongoDB のローカルインストール

MongoDB をローカルにインストールする場合は、次の手順に従ってください。

1. https://www.mongodb.com/try/download/community から MongoDB をインストールします
2. MongoDB サービスを起動します
3. .env ファイルを次のように更新します。

   MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/mcp-server
   

オプション 4：MongoDB Atlas（クラウド）

本番環境での使用には、MongoDB Atlas をおすすめします。

1. https://www.mongodb.com/cloud/atlas でアカウントを作成します
2. 新しいクラスターを作成します
3. データベースユーザーを設定し、IP アドレスをホワイトリストに登録します
4. 接続文字列を取得し、.env ファイルを更新します。

   MONGODB_URI=mongodb+srv://<username>:<password>@<cluster>.mongodb.net/mcp-server?retryWrites=true&w=majority
   

データベースの移行

既存のデータを MongoDB に移行するには、次を実行します。

# Run the migration script
npm run migrate-mongodb

このスクリプトでは、次の処理が行われます。

1. ツール定義を MongoDB に移行します
2. 設定（API キーなど）を MongoDB に移行します
3. 利用可能な場合は、バックアップデータをインポートします

使用方法

サーバーを起動する

# Interactive startup (checks for API keys)
npm start

# Development mode with auto-reload
npm run dev

# Quick start (skips environment checks)
npm run quick-start

# Start server with PM2 process manager
npm run pm2:start

# Start server with PM2 in production mode
npm run pm2:start:prod

サーバーは http://localhost:3000（または .env で指定したポート）で実行されます。

起動オプション

1. 通常起動（npm start）：

   • API キーが設定されているか確認します
   • キーが見つからない場合は、セットアップを促します
   • 初めて使用する場合におすすめです

2. 開発モード（npm run dev）：

   • nodemon を使用し、コード変更時に自動で再読み込みします
   • 環境チェックも実行します
   • 開発に最適です

3. クイックスタート（npm run quick-start）：

   • すべての環境チェックを省略します
   • サーバーをすぐに起動します
   • 設定が正しいと分かっている場合に便利です

4. PM2 本番モード（npm run pm2:start:prod）：

   • PM2 プロセスマネージャーを使用してサーバーを実行します
   • サーバーがクラッシュした場合、自動的に再起動します
   • 本番環境向けに最適化されています
   • 環境チェックを省略します

PM2 プロセスマネージャーの使用

サーバーは、Node.js アプリケーション向けの本番用プロセスマネージャーである PM2 を使って実行できます。PM2 には、次のような機能があります。

• プロセス管理（クラッシュ時の再起動）
• ログ管理
• パフォーマンス監視
• 負荷分散（複数インスタンス向け）

PM2 コマンド

# Start the server with PM2
npm run pm2:start

# Start in production mode
npm run pm2:start:prod

# View logs
npm run pm2:logs

# Monitor performance
npm run pm2:monit

# Restart the server
npm run pm2:restart

# Stop the server
npm run pm2:stop

# Remove the server from PM2
npm run pm2:delete

PM2 の設定は ecosystem.config.js に保存されています。このファイルを変更して、次の項目を設定できます。

• プロセス名
• 環境変数
• メモリ制限
• デプロイ設定
• インスタンス数（負荷分散用）

API エンドポイント

POST /mcp/:provider

統一 API を通じて AI モデルにリクエストを送信します。

URL パラメーター：

• provider：使用する AI プロバイダー（anthropic または openai）

リクエスト本文：

{
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Your prompt here" }
  ],
  "model": "claude-3-opus-20240229",  // Optional, provider-specific model name
  "tools": [...],  // Optional, tools for function calling
  "context": "System message or context"  // Optional
}

または（レガシー形式）：

{
  "prompt": "Your prompt here",
  "model": "claude-3-opus-20240229",  // Optional
  "context": "System message or context"  // Optional
}

レスポンス： プロバイダーの API からの生のレスポンスを返します。

GET /tools/available

詳細情報とともに、利用可能なすべてのツールの包括的な一覧を取得します。

クエリパラメーター：

• format - レスポンス形式：json（デフォルト）、yaml、table、または html
• category - カテゴリーでツールを絞り込みます（任意）
• enabled - 有効状態でツールを絞り込みます：true（デフォルト）または false
• search - 名前、説明、またはタグでツールを検索します
• provider - プロバイダーでツールを絞り込みます（例：openai、google）
• limit - 返すツールの最大数（ページネーション用）
• offset - ページネーション用のオフセット（デフォルト：0）

レスポンス（JSON 形式）：

{
  "success": true,
  "count": 10,
  "metadata": {
    "categories": ["web", "image", "utility"],
    "providers": ["openai", "anthropic", "internal"],
    "totalCount": 24,
    "offset": 0,
    "limit": 10
  },
  "tools": [
    {
      "name": "web_search",
      "description": "Search the web for information",
      "category": "web",
      "version": "1.0.0",
      "provider": "google",
      "enabled": true,
      "parameters": {
        "query": {
          "type": "string",
          "description": "The search query",
          "required": true
        },
        "limit": {
          "type": "number",
          "description": "Maximum number of results",
          "required": false,
          "default": 5
        }
      },
      "usage": {
        "endpoint": "/tools/web/search",
        "method": "POST",
        "parameters": { /* same as above */ }
      },
      "metadata": {
        "createdAt": "2023-10-15T12:00:00Z",
        "updatedAt": "2024-04-20T09:30:00Z",
        "usageCount": 1245
      }
    }
    // ... more tools
  ]
}

GET /health

サーバーの稼働中にステータス 200 を返すヘルスチェックエンドポイントです。

データ管理

データベースのバックアップ

データベースのバックアップを作成、管理できます。

# Create a full backup
npm run backup-mongodb

# Create a backup with execution history
npm run backup-mongodb -- --with-executions

# List existing backups
npm run backup-mongodb -- --list

データベース接続のテスト

MongoDB の設定を確認するには、次のようにします。

# Run the database test script
npm run test-mongodb

クライアントの例

コマンドラインクライアント

テストクライアントは src/client.js に含まれています。実行するには、次のようにします。

node src/client.js

Web クライアント

サーバーの稼働中は、http://localhost:3000 でシンプルな Web インターフェースを利用できます。これを使って、ブラウザーから API を直接テストできます。

利用可能なツール

MCP サーバーには、ユーザーや AI エージェントが利用可能なすべてのツールをプログラムから一覧表示できる、ツール検出エンドポイントが用意されています。

ツール検出

GET /tools/available - 詳細情報とともに、利用可能なすべてのツールを一覧表示します。

• 複数の形式に対応：JSON、YAML、HTML、ASCII テーブル
• カテゴリー、プロバイダー、検索語句による絞り込みが可能
• 各ツールの詳細なメタデータと使用例を含みます

使用例：

# Get all tools in JSON format
curl http://localhost:3000/tools/available

# Get tools in a specific category
curl http://localhost:3000/tools/available?category=web

# Search for image-related tools
curl http://localhost:3000/tools/available?search=image

# Get a formatted HTML page of all tools
curl http://localhost:3000/tools/available?format=html > tools.html

Web 検索ツール

サーバーには、Web 検索と取得のツールが組み込まれています。

1. Web 検索（/tools/web/search）

   • 指定したクエリに関する情報を Web で検索します
   • パラメーター：query（必須）、limit（任意）
   • 必要な環境変数：GOOGLE_CSE_API_KEY と GOOGLE_CSE_ID
   • Google 検索に失敗した場合は、BING_SEARCH_API_KEY にフォールバックします

2. Web コンテンツ（/tools/web/content）

   • 特定の URL からコンテンツを取得し、抽出します
   • パラメーター：url（必須）、useCache（任意）

3. Web 一括取得（/tools/web/batch）

   • 複数の URL からコンテンツを並列に取得します
   • パラメーター：urls（必須の配列）、useCache（任意）

画像生成ツール

サーバーには、画像の生成、編集、バリエーション作成のツールも含まれています。

1. 画像の生成（/tools/image/generate）

   • テキストプロンプトに基づいて画像を生成します
   • パラメーター：
     • prompt（必須）：画像の詳細な説明
     • provider（任意）：openai または stability（デフォルトは openai）
     • options（任意）：プロバイダー固有のオプション

2. 画像の編集（/tools/image/edit）

   • テキストプロンプトを使って既存の画像を編集します
   • パラメーター：
     • imagePath（必須）：編集する画像のパス
     • prompt（必須）：編集内容の説明
     • maskPath（任意）：マスク画像のパス

3. 画像バリエーションの作成（/tools/image/variation）

   • 既存の画像のバリエーションを作成します
   • パラメーター：
     • imagePath（必須）：バリエーションを作成する画像のパス

注記： これらのツールを使用するには、.env ファイルに API キーを設定する必要があります。

• OpenAI の画像機能：OPENAI_API_KEY
• Stability AI の画像機能：STABILITY_API_KEY
• Web 検索：GOOGLE_CSE_API_KEY と GOOGLE_CSE_ID

AI モデルとのツール連携

MCP サーバーは、AI モデルとのツール呼び出しと実行を自動的に処理します。モデルがツールを使用すると判断すると、サーバーは次の処理を行います。

1. 指定されたパラメーターで、要求されたツールを実行します
2. ツールの応答をモデルに返します
3. モデルはツールの応答を最終回答に取り込めるようになります

AI モデル向けのツール検出

AI モデルは /tools/available エンドポイントを使用して、利用可能なツールとその使い方を確認できます。これは特に次の用途に便利です。

• 実行時の動的なツール検出
• AI エージェント向けの自己ドキュメント化
• 利用可能な機能に応じた AI システムの適応

AI モデル向けのシステムプロンプトの例：

You have access to external tools through the MCP server. 
Before using any tools, you should check what tools are available by calling:
GET /tools/available

This will return a list of all available tools with their parameters and usage instructions.
You can then use these tools by following the provided usage patterns.

ツール使用例

ツールの使用方法を示すサンプルコードについては、/examples ディレクトリを参照してください。

新しいプロバイダーまたはツールの追加

新しい AI プロバイダーの追加

新しい AI プロバイダーを追加するには、次の手順に従います。

1. プロバイダーの SDK をプロジェクトに追加します
2. server.js に新しいハンドラー関数を作成します
3. メインのルートハンドラーに新しいケースを追加します

新しいツールの追加

サーバーに新しいツールを追加するには、次の手順に従います。

1. /src/tools ディレクトリに新しいツールの実装を作成します
2. tool-definitions.js にツール定義を追加します
3. server.js のツール実行関数を更新します
4. （必要に応じて）ツールを直接使用するための新しい API エンドポイントを追加します

ライセンス

GNU MIT