mcpField
M
MCP Server for Veryfi Document Processing

MCP Server for Veryfi Document Processing

ローカル
github.com/veryfi金融データ057 週間前に更新

MCP Server for Veryfi Document Processing について

この MCP サーバーは Veryfi の文書処理機能を MCP クライアントに接続し、文書からデータを抽出します。MCP 経由で Veryfi の抽出機能を利用したい人向けです。

主な機能

  1. 01Veryfi API との連携
  2. 02文書データの抽出
  3. 03環境変数または `.env` による認証情報設定

活用シーン

  1. 01Veryfi による文書データ抽出
  2. 02MCP クライアントからの Veryfi 処理利用

MCP 対応

MCP サーバーを通じて Veryfi の文書データ抽出機能を提供します。README には個別のツールの記載はありません。

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。

リポジトリ

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。

詳細

Veryfi ドキュメント処理用 MCP サーバー

概要

ドキュメントからデータを抽出するために Veryfi と連携する、Model Context Protocol(MCP)サーバーの実装です。

セットアップ

Veryfi のユーザー名、client_id、api key を取得する

https://app.veryfi.com にログインし、https://app.veryfi.com/api/settings/keys/ に移動します。

Claude Desktop を使用する

claude_desktop_config.json を変更して、次の内容を追加します。

ここでは環境変数を設定しないでください。MCP サーバーが使用する環境変数と、ほかのコードが使用する環境変数が異なると、混乱の原因になります。

代わりに、実行環境で設定するか、.env ファイルを使用してください。

{
    "mcpServers": {
        "veryfi": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "path/to/mcp-server",
                "run",
                "src/server.py"
            ],
            "env": {}
        }
    }
}

開発環境のセットアップ

ローカル開発
  1. リポジトリをクローンします

  2. 次の変数を含む .env ファイルを作成します。

    VERYFI_CLIENT_ID="veryfi-client-id-goes-here_client_id"
    VERYFI_USERNAME="veryfi-username-goes-here"
    VERYFI_API_KEY="veryfi-api-key-goes-here"
    

または、実行環境で環境変数を設定できます。たとえば Mac では、 ~/.zprofile に次の内容を追加します。

export VERYFI_CLIENT_ID="veryfi-client-id-goes-here_client_id"
export VERYFI_USERNAME="veryfi-username-goes-here"
export VERYFI_API_KEY="veryfi-api-key-goes-here"
  1. 依存関係をインストールします。

    pip install uv
    uv sync
    
  2. サーバーをローカルで実行します。

    uv run mcp dev src/server.py
    
テスト

次のコマンドでテストスイートを実行します。

uv run pytest

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。