mcp-servers について
mcp-servers は、Conversive フレームワークに中核的な生成 AI サービスを提供することを目的とした Conversive AI プロジェクトの一部です。README にはセットアップと実行手順がありますが、MCP サーバーやその機能は記載されていません。
主な機能
- 01Conversive AIプロジェクトのセットアップ手順
- 02Python仮想環境の設定
- 03依存関係のインストール手順
- 04Flaskアプリケーションの起動手順
活用シーン
- 01Conversive AIプロジェクトをローカルにセットアップ
- 02プロジェクトの依存関係をインストール
- 03テスト用にFlaskアプリケーションを実行
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。
詳細
README
この README では、アプリケーションを起動して実行するために必要な手順を説明します。
このリポジトリについて
これはConversive AIプロジェクトです。このプロジェクトは、Conversive フレームワークに中核となる生成 AI サービスを提供することを目的としています。
- バージョン
- Markdown を学ぶ
セットアップ方法
- Conversive AIリポジトリをクローンします
git clone https://git.txtbox.in:8080/smsmagicportal/conversive_ai.git
cd conversive-ai
- 仮想環境を作成します
mkdir -p ~/virt
python3.9 -m venv ~/virt/conversive_ai
source ~/virt/conversive_ai/bin/activate
- 依存関係 — 必要なパッケージをすべてインストールします
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt
- 設定 —
.envファイルの環境変数を変更します - アプリケーションを実行します
export FLASK_APP=src/main.py
export ENV="TEST"
export PYTHONPATH=$PWD
flask run
- http://127.0.0.1:5000 でアプリケーションにアクセスします
貢献ガイドライン
- テストの作成
- コードレビュー
- その他のガイドライン
問い合わせ先
- Yashpal Meena [email protected]
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。