mcpField
M
Memory Context Manager_v2

Memory Context Manager_v2

ローカル
github.com/Big0290メモリ・ナレッジ163 週間前に更新

Memory Context Manager_v2 について

Memory Context Manager_v2 は、Memory Context Manager v2 の MCP サーバーと進化エンジンを監視する Web インターフェースです。システムの稼働状況や学習の進捗を確認する運用担当者向けに、各種指標と活動履歴を表示します。

主な機能

  1. 01リアルタイムのシステム状態ダッシュボード
  2. 02MCP 接続とツールの状態表示
  3. 03進化指標とタスクスケジュール
  4. 04学習ソースと活動履歴の追跡
  5. 05RedwoodJS と Chakra UI によるレスポンシブ画面

活用シーン

  1. 01サーバーの状態と利用可能なツールの確認
  2. 02進化タスクと学習進捗の追跡
  3. 03最近の活動とリソース使用量の確認

MCP 対応

Memory Context Manager v2 の MCP サーバーに接続し、接続状態、ツールの利用可否、リアルタイムのシステムデータを表示します。

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": {
"memory-context-manager_v2": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MCP_LOG_LEVEL",
"-e",
"OLLAMA_BASE_URL",
"memory-context-manager-v2:latest"
],
"env": {
"MCP_LOG_LEVEL": "<MCP_LOG_LEVEL>",
"OLLAMA_BASE_URL": "<OLLAMA_BASE_URL>"
}
}
}
}
起動コマンドdocker run -i --rm -e MCP_LOG_LEVEL -e OLLAMA_BASE_URL memory-context-manager-v2:latest
設定が必要な環境変数
MCP_LOG_LEVEL
OLLAMA_BASE_URL

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
ocimemory-context-manager-v2:latest

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

🚀 MCP Server UI - Memory Context Manager v2

RedwoodJS と Chakra UI で構築された、Memory Context Manager v2 MCP サーバー向けの美しくモダンなウェブインターフェースです。この UI では、Continuous Self-Evolution System を紹介し、自律型 AI の機能をリアルタイムで監視できます。

✨ 機能

🎯 ダッシュボードの概要
  • 美しいプログレスバーを使ったシステムの健全性のリアルタイム監視
  • 継続的な自己改善を示す進化エンジンのステータス
  • 接続状況とツールの利用可能状況を示すMCP サーバーのメトリクス
  • すべてのシステム操作を追跡する最近のアクティビティフィード
  • システムをすぐに制御できるクイックアクション
🧠 進化エンジンのインターフェース
  • 詳細な内訳を含む包括的な進化メトリクス
  • 優先度と実行時間を設定できるスケジュール済みタスクの管理
  • 学習の進捗を示す最近の進化の履歴
  • ドキュメントの取り込みによる学習ソースの追跡
  • バックグラウンドプロセスを含むシステムの健全性の監視
🎨 モダンな UI/UX
  • 一貫性があり、アクセシブルなデザインを実現するChakra UI コンポーネント
  • すべてのデバイスで動作するレスポンシブレイアウト
  • ブランドカラーと進化を引き立てるアクセントを採用したカスタムテーマ
  • ホバーエフェクトとアニメーションを備えたインタラクティブな要素
  • サイドバーナビゲーションを備えたプロフェッショナルなダッシュボードレイアウト

🏗️ アーキテクチャ

フロントエンドスタック
  • RedwoodJS - フルスタック React フレームワーク
  • Chakra UI - モダンなコンポーネントライブラリ
  • TypeScript - 型安全な開発
  • React Icons - 美しいアイコン
バックエンドとの連携
  • MCP Server - Memory Context Manager v2
  • Evolution Engine - 継続的な自己改善
  • リアルタイムデータ - ライブシステム監視
  • API エンドポイント - RESTful 通信

🚀 はじめに

前提条件
  • Node.js 18+
  • Yarn パッケージマネージャー
  • MCP Server の実行(Memory Context Manager v2)
インストール
  1. リポジトリをクローンする

    git clone <repository-url>
    cd mcp-server-ui
    
  2. 依存関係をインストールする

    yarn install
    
  3. 開発サーバーを起動する

    yarn rw dev
    
  4. ブラウザーを開く http://localhost:8910 にアクセスします。

📱 ページと機能

🏠 ダッシュボードページ (/)
  • システムの健全性の概要:プログレスバー付きのリアルタイムメトリクス
  • 進化エンジンのステータス:現在の進化の進捗と統計
  • MCP サーバーのステータス:接続状況とツールの利用可能状況
  • 最近のアクティビティ:システム操作のタイムライン
  • クイックアクション:システムをすぐに制御するボタン
⚡ 進化エンジンページ (/evolution-engine)
  • 進化メトリクス:システムの改善状況の詳細な内訳
  • スケジュール済みタスク:今後の進化タスクの管理
  • 最近の進化:完了した改善の履歴
  • 学習ソース:ドキュメントのソースと学習の進捗
  • システムの健全性:バックグラウンドプロセスとリソース使用状況

🎨 デザインシステム

カラーパレット
  • ブランドカラー:主要な要素に使うプロフェッショナルなブルー系の色調
  • 進化のカラー:進化関連の機能に使うパープルのアクセント
  • ステータスカラー:緑(成功)、黄(警告)、赤(エラー)
  • ニュートラルカラー:テキストと境界線に使うグレースケール
コンポーネントライブラリ
  • カード:コンテンツを表示するすっきりとした立体的なコンテナー
  • プログレスバー:メトリクスを視覚的に表示
  • バッジ:ステータスインジケーターとラベル
  • テーブル:データを整理して表示
  • タブ:コンテンツをセクションごとに整理
  • アラート:重要な情報を通知

🔧 設定

環境変数
# MCP Server Configuration
MCP_SERVER_URL=http://localhost:8000
MCP_SERVER_TIMEOUT=30000

# Evolution Engine Settings
EVOLUTION_CHECK_INTERVAL=5000
EVOLUTION_MAX_CONCURRENT=3
テーマのカスタマイズ

Chakra UI のテーマは web/src/App.tsx でカスタマイズできます。

const theme = extendTheme({
  colors: {
    brand: {
      /* Custom brand colors */
    },
    evolution: {
      /* Custom evolution colors */
    },
  },
  components: {
    Button: {
      /* Custom button styles */
    },
  },
})

📊 データ連携

MCP サーバーとの通信
  • リアルタイム更新:進化エンジンからのライブデータ
  • ステータス監視:サーバーの健全性と接続状況
  • ツール管理:利用可能な MCP ツールとそのステータス
  • パフォーマンスメトリクス:システムのパフォーマンス指標
進化エンジンのデータ
  • 学習の進捗:ドキュメントの取り込み状況
  • 進化の指標:時間経過に伴うパフォーマンスの向上
  • タスクのスケジュール:今後予定されている進化タスク
  • システムの健全性:リソース使用量とバックグラウンドプロセス

🚀 デプロイ

本番ビルド
# Build the application
yarn rw build

# Start production server
yarn rw serve
Docker によるデプロイ
# Build Docker image
docker build -t mcp-server-ui .

# Run container
docker run -p 8910:8910 mcp-server-ui

🔍 モニタリングと分析

システム指標
  • 総合健全性スコア:システムパフォーマンスを総合した指標
  • パフォーマンス指標:速度と効率性を示す指標
  • 知能スコア:AI の能力を測定する指標
  • 適応性評価:システムの柔軟性と学習能力
進化の追跡
  • 成功率:進化に成功した割合
  • 学習ソース:ドキュメントのソースとその影響
  • 改善傾向:時間経過に伴うパフォーマンス
  • リソース使用量:メモリと CPU の消費量

🧪 テスト

テストの実行
# Unit tests
yarn rw test

# Integration tests
yarn rw test --watch

# E2E tests
yarn rw test:e2e
テストカバレッジ
# Generate coverage report
yarn rw test --coverage

🤝 コントリビューション

開発ワークフロー
  1. リポジトリをフォークします
  2. 機能ブランチを作成します
  3. 変更を加えます
  4. 新しい機能のテストを追加します
  5. プルリクエストを送信します
コード標準
  • TypeScript:厳密な型チェックを有効にしています
  • ESLint:コードの品質と一貫性を保ちます
  • Prettier:コードをフォーマットします
  • Chakra UI:コンポーネントライブラリを使用します

📚 ドキュメント

API リファレンス
  • MCP サーバーツール:利用可能な MCP サーバー関数
  • 進化エンジン:継続的な自己改善 API
  • システムの健全性:モニタリングと指標のエンドポイント
コンポーネントライブラリ
  • Chakra UI コンポーネント:使用例とプロパティ
  • カスタムコンポーネント:ダッシュボード固有のコンポーネント
  • レイアウトシステム:レスポンシブデザインのパターン

🌟 ショーケース

この UI は、当社の継続的自己進化システムの力を実証します。

  • 🎯 自律学習:システムがドキュメントから自動的に学習します
  • 📈 パフォーマンスの向上:システムの進化を示すリアルタイム指標
  • 🔄 バックグラウンド処理:ユーザーの介入なしに継続的に最適化します
  • 🧠 インテリジェントな適応:システムが新しい知識ソースに適応します
  • 📊 ビジュアルモニタリング:システムを監視するための美しいダッシュボード

🔮 今後の機能強化

予定されている機能
  • ライブデータ用のリアルタイム WebSocket 更新
  • チャートやグラフを使った高度な分析
  • ロールベースのアクセス権を備えたユーザー管理
  • インタラクティブなテスト機能を備えたAPI ドキュメント
  • 外出先でモニタリングできるモバイルアプリ
連携の可能性
  • 高度な指標を表示するGrafana ダッシュボード
  • システムアラート用のSlack 通知
  • コードに基づく学習を実現するGitHub 連携
  • デプロイを自動化するCI/CD パイプライン

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSE ファイルをご覧ください。

🙏 謝辞

  • 素晴らしいフルスタックフレームワークを提供してくださったRedwoodJS チーム
  • 美しいコンポーネントライブラリを提供してくださったChakra UI チーム
  • Model Context Protocol を提供してくださったMCP コミュニティ
  • インスピレーションとツールを提供してくださったオープンソースのコントリビューター

RedwoodJS + Chakra UI を使用して ❤️ を込めて構築

自律型 AI システムの未来をご紹介します 🚀🧠✨

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。