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mcp-servers

mcp-servers

ローカル
github.com/yaxhpalメモリ・ナレッジ082 週間前に更新

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

  1. 01Conversive AIプロジェクトのセットアップ手順
  2. 02Python仮想環境の設定
  3. 03依存関係のインストール手順
  4. 04Flaskアプリケーションの起動手順

活用シーン

  1. 01Conversive AIプロジェクトをローカルにセットアップ
  2. 02プロジェクトの依存関係をインストール
  3. 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。

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

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。

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
貢献ガイドライン
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  • コードレビュー
  • その他のガイドライン
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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。