mcp-server-suite

mcp-server-suite

mcp-server-suite は、「自動化のための HuggingFace」を目指して設計された、MCP（Model Context Protocol）サーバーの包括的なコレクションです。開発者が既成のサーバーを利用できるだけでなく、自分のサーバーも提供できるコミュニティ主導のプラットフォームを構築し、自動化と AI 活用ワークフローを誰もが利用できるようにすることを目指しています。

特長

• 柔軟なコンテキスト管理を実現する Model Context Protocol の中核機能
• 新しいツールやサービスを追加できるモジュール式アーキテクチャ
• すぐに使える MCP サーバーのコレクションを拡充中
• API や外部システムとの簡単な連携
• .env ファイルによる環境変数のサポート
• コミュニティ主導の拡張とカスタマイズ

利用可能なサーバー

コアサーバー

• Web Search Server：Tavily API を使用したウェブ検索機能の統合
• File Explorer Server：進捗状況を報告する安全なファイルシステム操作
• PostgreSQL Server：同期および非同期のデータベース操作
• 今後さらに追加予定です！

はじめに

前提条件

• Python 3.13 以降
• UV — 高速な Python パッケージインストーラー兼依存関係リゾルバー

インストール

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/Dadiya-Harsh/mcp-server-suite.git
   cd mcp-server-suite
   

2. まだインストールしていない場合は、UV をインストールします。

   pip install uv
   

3. 仮想環境を作成して有効化します。

   uv venv
   # On Windows:
   .venv\Scripts\activate
   # On Unix/macOS:
   source .venv/bin/activate
   

4. UV を使って依存関係をインストールします。

   uv pip install -e .
   

5. .env ファイルで環境変数を設定します。

   # Required for web search server
   TAVILY_API_KEY=your_api_key_here
   
   # Required for PostgreSQL server
   DATABASE_URI=postgresql://user:password@localhost:5432
   
   # Required for file explorer server
   ALLOWED_BASE_PATH=E:\Your\Safe\Path
   

サーバーの実行

各サーバーは個別に実行できます。

# Web Search Server
python web_search/web_search_sse.py

# File Explorer Server
python file_explore/basic_file_server.py

# PostgreSQL Server (async)
python database/postgresql/async_postgresql_server.py

プラットフォームの利用

ユーザーとして

1. パッケージをインストールします。

   uv pip install mcp-server-suite
   

2. 任意のサーバーをインポートして使用します。

   from mcp_server_suite.web_search import web_search_server
   from mcp_server_suite.database import async_postgresql_server
   

📌 今後予定されている MCP サーバー

AI／ML エンジニア向け

• Dataset Explorer MCP：HuggingFace、Kaggle などのデータセットを閲覧・フィルタリングします。
• Model Evaluation MCP：タスクやデータセットごとにモデルのパフォーマンスを比較します。
• Experiment Tracker MCP：MLflow／W&B の実験ログやメトリクスを可視化します。
• Training Job Manager MCP：ローカルまたはクラウドでトレーニングジョブを開始、監視、管理します。
• Paper Summary MCP：arXiv や Semantic Scholar の AI 論文を要約し、対話できるようにします。

ソフトウェアエンジニア向け

• Codebase Q&A MCP：ソースコードについて自然言語で質問できます。
• Issue Debugger MCP：GitHub／GitLab のイシューを要約し、解決策を提示します。
• CI/CD Monitor MCP：パイプラインの状態とデプロイ履歴を確認します。
• API Inspector MCP：自然言語のプロンプトを使って OpenAPI／Swagger のドキュメントを検索し、内容を理解できます。

非技術系ユーザー向け

• Health Assistant MCP：症状に基づく簡潔な回答や服薬に関する案内を提供します。
• Finance Tracker MCP：CSV／PDF 形式のエクスポートデータから個人の支出を分析・要約します。
• Smart Task Planner MCP：漠然とした目標を、体系的でスケジュール化された学習・タスク計画に変換します。
• FAQ Assistant MCP：アップロードされたファイルや組織のドキュメントに基づいて質問に回答します。

ビジョンとロードマップ

次の目標を掲げ、「自動化のための HuggingFace」を構築しています。

直近の目標

• 要望の多い機能を中心にサーバーのコレクションを拡充する
• サーバーを検索・共有できる中央レジストリを構築する
• 包括的なドキュメントと例を作成する
• 認証機能とセキュリティ機能を実装する

コミュニティ機能（近日公開予定）

• サーバーの検索と発見
• サーバーの簡単なデプロイと共有
• バージョン管理と依存関係管理
• 使用状況の分析とモニタリング
• コミュニティによる評価とレビュー

サーバーのカテゴリ

データと分析

• データベースコネクター（MySQL、MongoDB など）
• 分析エンジン
• データ変換ツール

AI/ML ツール

• モデルデプロイサーバー
• トレーニングジョブマネージャー
• データセットハンドラー
• 実験トラッカー

DevOps とインフラストラクチャ

• CI/CD インテグレーター
• クラウドサービスマネージャー
• モニタリングツール
• ログアナライザー

アプリケーション連携

• メール/SMS サーバー
• 決済処理サービス
• 認証サービス
• ファイルストレージコネクター

貢献

自動化の未来を築く取り組みにぜひご参加ください！皆さまからの貢献を歓迎します。

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します
3. サーバーまたは改善内容を追加します
4. プルリクエストを送信します

詳しくは、貢献ガイドラインをご覧ください。

サポート

• ドキュメント
• Discord コミュニティ
• GitHub の Issue

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。詳しくは、LICENSE ファイルをご覧ください。

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