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mcpcreatioserver

mcpcreatioserver

ローカル
github.com/mpawlikcreatio開発ツール162 週間前に更新

mcpcreatioserver について

mcpcreatioserverは、Creatio開発向けのローカルNode.js MCPサーバーです。IDEと併用し、Copilot AgentsなどのLLMツールからガイドやプロンプトファイルを参照できます。独自ツールの追加にも対応します。

主な機能

  1. 01ガイドテキストファイルの一覧表示
  2. 02プロンプトファイルの一覧表示
  3. 03ローカルファイルの読み取り
  4. 04独自ツールの追加

活用シーン

  1. 01Copilot AgentsによるCreatioガイドの参照
  2. 02必要に応じた独自プロンプトの読み込み
  3. 03ローカルIDEワークフローへのファイル内容の提供

MCP 対応

MCPクライアントに、ガイド一覧、プロンプト一覧、ローカルファイル読み取りの3つのツールを公開します。stdioで通信し、Inspectorを使ったブラウザーでのテストにも対応します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"mcpCreatioServer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/inspector"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @modelcontextprotocol/inspector

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@modelcontextprotocol/inspector

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

プロジェクトの説明

このプロジェクトは、Windows OS 向けの Node.js アプリケーションである MCP Server です。LLM ベースのツール(Copilot Agents など)間のシームレスな通信を実現するローカルミドルウェアとして動作します。サーバーはローカルで実行するよう設計されており、Visual Studio Code や Visual Studio などの IDE と併用するのが理想的です。

MCP Server はサードパーティライブラリの @modelcontextprotocol/sdk を使用しているため、Inspector ツールを使ってウェブブラウザーで実行およびテストできます。

このプロジェクトには、Creatio 環境でのコーディングを支援するドキュメントやガイドファイルを格納した、あらかじめ用意された ./data ディレクトリが含まれています。また、./data/prompts サブフォルダーには、Copilot Agents の動作や出力をガイドするためのプロンプトファイルが含まれています。

設定

以下の環境変数を設定してください。

  • GUIDE_FILES_DIR:ローカルのガイドファイルが格納されているディレクトリのパス(例:.\\data)。
  • PROMPT_DIR:プロンプトディレクトリのパス(例:.\\dat\\prompts)。プロンプトファイルは .txt ファイルで、prompt_ というプレフィックスで始まる必要があります。

これらの変数は .env ファイルに設定するか、アプリの実行時にターミナルから直接渡すことができます。 パス名には \\ を 2 つ含める必要があることに注意してください。

.env ファイルの例:

GUIDE_FILES_DIR=C:\\pathToYourProject\\mcpLocalServer\\data\
PROMPT_DIR=C:\\pathToYourProject\\mcpLocalServer\\data\\prompts

💡 パスは、ガイドファイルとプロンプトファイルが格納されているフォルダーを直接指定してください。data の下に prompts サブフォルダーを作成することをおすすめします。

機能

使用できる組み込みツールは 3 つあります。

  • ListAvailableFilesTool – data ディレクトリにあるすべての .txt ファイルを一覧表示します。
  • ListPromptsTool – data/prompts ディレクトリにあるすべてのプロンプトファイルを一覧表示します。
  • ReadLocalFileTool – ファイルのプレフィックスに応じて、data または data/prompts からファイルを読み取り、その内容を返します。

使用方法

  1. 依存関係をインストールします。

    npm install
    
  2. .env ファイルを使用するか、ターミナルから直接環境変数を設定します。

  3. プロジェクトをビルドします。

    npm run build
    
  4. ブラウザーでテストするためにサーバーを実行します。

    npx @modelcontextprotocol/inspector build/index.js
    
  5. MCP 互換クライアント(Copilot for Visual Studio Code など)を使用して、サーバーとやり取りします。

Visual Studio Code での使用方法

Copilot と連携するには、以下の手順を実行します。

  1. プロジェクトに .vscode ディレクトリを作成します。
  2. 以下の内容で mcp.json ファイルを追加します。
{
  "inputs": [],
  "servers": {
    "local": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\pathToMcpLocalServerProjectInYourPC\\build\\index.js"]
    }
  }
}
  1. 公式ドキュメントの手順に従い、VS Code で MCP サポートを有効にします。

  2. サーバーが無効になっている場合は、次のコマンドで起動します。 ctrl+shift+p MCP:List Servers -> 次にサーバー名を選択し、操作 [""Start","Stop","Restart"] をクリックします。

  3. OUTPUT ターミナルに MCP サーバーのログが表示されます。 2025-05-30 08:35:10.855 [warning] [server stderr] ✅ Local MCP server running on stdio 2025-05-30 08:35:10.864 [info] Discovered 3 tools

⚠️ エージェントに対応した最新バージョンまたはプレリリース版の Visual Studio Code を使用していることを確認してください。

ガイドファイルとカスタムプロンプトを使用するプロンプトの例: その他の例は "../docs/VisualCode_Copilot_Examples" で確認できます。


Description: 💾 Create C# Class (Creatio Style)
Prompt text:
Use the local MCP server.

Step 1: Load the prompt file named "prompt_csharp_class_authoring.txt" using the "read_local_file" tool with the argument "fileName".

Step 2: Once the file is loaded, execute all instructions defined in that file. If those instructions require using additional tools, follow them accordingly.

Step 3: After completing all steps from the prompt file, generate a C# (.cs) file with a class named House. The class should contain Windows and Doors properties, and include methods to build them.

Ensure that the implementation follows all guidelines and conventions from the loaded prompt file.

カスタマイズ

独自のガイドファイルやプロンプトファイルを追加して、このプロジェクトを拡張できます。

  • ガイドファイルを追加する:guide_ というプレフィックスが付いた .txt ファイルを作成し、GUIDE_FILES_DIR で定義されたフォルダーに配置します。
  • プロンプトファイルを追加する:prompt_ というプレフィックスが付いた .txt ファイルを作成し、PROMPT_DIR で定義されたフォルダーに配置します。

カスタムツールを開発することもできます。

  1. src/tools ディレクトリに新しい YourTool.ts ファイルを作成します。
  2. localMcpServer.ts にツールを登録します。
  3. テストを実行する前に、プロジェクトを再ビルドします。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。

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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。