mcp-server-llmling

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LLMling Server Manual

概要

mcp-server-llmling は、LLM アプリケーション向けの YAML ベースの設定システムを提供する、Machine Chat Protocol（MCP）用のサーバーです。

バックエンドの LLMLing は、LLM アプリケーション向けの YAML ベースの設定システムを提供します。 YAML ファイルで定義されたコンテンツを提供する、カスタム MCP サーバーを設定できます。

• 静的宣言：LLM の環境を YAML で定義します。コードは不要です
• MCP プロトコル：LLM との標準化されたやり取りを実現するため、Machine Chat Protocol（MCP）を基盤としています
• コンポーネントの種類：
  • リソース：コンテンツプロバイダー（ファイル、テキスト、CLI 出力など）
  • プロンプト：引数付きのメッセージテンプレート
  • ツール：LLM から呼び出し可能な Python 関数

YAML 設定により、LLM に次のものを提供する完全な環境を構築できます。

• リソースを介したコンテンツへのアクセス
• 一貫したやり取りを実現する構造化プロンプト
• 機能を拡張するツール

主な機能

1. リソース管理

• さまざまな種類のリソースを読み込み、管理します。
  • テキストファイル（PathResource）
  • 生テキストコンテンツ（TextResource）
  • CLI コマンドの出力（CLIResource）
  • Python ソースコード（SourceResource）
  • Python 呼び出し可能オブジェクトの結果（CallableResource）
  • 画像（ImageResource）
• リソースの監視／ホットリロードに対応
• リソース処理パイプライン
• URI ベースのリソースアクセス

2. ツールシステム

• Python 関数を LLM ツールとして登録し、実行します
• OpenAPI ベースのツールに対応
• エントリーポイントベースのツール検出
• ツールの検証とパラメーターのチェック
• 構造化されたツール応答

3. プロンプト管理

• テンプレートに対応した静的プロンプト
• Python 関数による動的プロンプト
• ファイルベースのプロンプト
• プロンプト引数の検証
• プロンプト引数の補完候補

4. 複数のトランスポート方式

• Stdio ベースの通信（デフォルト）
• ウェブクライアント向けの Server-Sent Events（SSE）／Streamable HTTP
• カスタムトランスポートの実装に対応

使い方

Zed Editor での使用

settings.json に LLMLing をコンテキストサーバーとして追加します。

{
  "context_servers": {
    "llmling": {
      "command": {
        "env": {},
        "label": "llmling",
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-server-llmling",
          "start",
          "path/to/your/config.yml"
        ]
      },
      "settings": {}
    }
  }
}

Claude Desktop での使用

claude_desktop_config.json で LLMLing を設定します。

{
  "mcpServers": {
    "llmling": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-llmling",
        "start",
        "path/to/your/config.yml"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

サーバーの手動起動

コマンドラインからサーバーを直接起動します。

# Latest version
uvx mcp-server-llmling@latest

1. プログラムからの使用

from llmling import RuntimeConfig
from mcp_server_llmling import LLMLingServer

async def main() -> None:
    async with RuntimeConfig.open(config) as runtime:
        server = LLMLingServer(runtime, enable_injection=True)
        await server.start()

asyncio.run(main())

2. カスタムトランスポートの使用

from llmling import RuntimeConfig
from mcp_server_llmling import LLMLingServer

async def main() -> None:
    async with RuntimeConfig.open(config) as runtime:
        server = LLMLingServer(
            config,
            transport="sse",
            transport_options={
                "host": "localhost",
                "port": 3001,
                "cors_origins": ["http://localhost:3000"]
            }
        )
        await server.start()

asyncio.run(main())

3. リソースの設定

resources:
  python_code:
    type: path
    path: "./src/**/*.py"
    watch:
      enabled: true
      patterns:
        - "*.py"
        - "!**/__pycache__/**"

  api_docs:
    type: text
    content: |
      API Documentation
      ================
      ...

4. ツールの設定

tools:
  analyze_code:
    import_path: "mymodule.tools.analyze_code"
    description: "Analyze Python code structure"

toolsets:
  api:
    type: openapi
    spec: "https://api.example.com/openapi.json"

ヒント

OpenAPI スキーマには、LLMLing で使用する前に OpenAPI 仕様をバンドルして解決するため、Redocly CLI をインストールできます。これにより、スキーマ参照が適切に解決され、仕様が正しくフォーマットされていることを確認できます。redocly がインストールされている場合は、自動的に使用されます。

サーバーの設定

サーバーは、次のセクションを含む YAML ファイルで設定します。

global_settings:
  timeout: 30
  max_retries: 3
  log_level: "INFO"
  requirements: []
  pip_index_url: null
  extra_paths: []

resources:
  # Resource definitions...

tools:
  # Tool definitions...

toolsets:
  # Toolset definitions...

prompts:
  # Prompt definitions...

MCP プロトコル

このサーバーは、次の機能をサポートする MCP プロトコルを実装しています。

1. リソース操作

   • 利用可能なリソースの一覧表示
   • リソースコンテンツの読み取り
   • リソースの変更の監視

2. ツール操作

   • 利用可能なツールの一覧表示
   • パラメーターを指定したツールの実行
   • ツールスキーマの取得

3. プロンプト操作

   • 利用可能なプロンプトの一覧表示
   • フォーマット済みプロンプトの取得
   • プロンプト引数の補完候補の取得

4. 通知

   • リソースの変更
   • ツール／プロンプト一覧の更新
   • 進捗状況の更新
   • ログメッセージ