mcpField
J
Jetty

Jetty

リモート
github.com/jettyio開発ツール733 週間前に更新
リポジトリ

Jetty について

MLC Bakeryは、MLデータセットとモデルの来歴を管理するPythonサービスです。エンティティや活動、来歴関係の追跡に加え、Croissantメタデータ検証と検索に対応します。

主な機能

  1. 01データセットとコレクションの管理
  2. 02エンティティの追跡
  3. 03活動ログの記録
  4. 04来歴関係の追跡
  5. 05Croissantメタデータの検証
  6. 06REST APIと検索

活用シーン

  1. 01データセットの整理と検索
  2. 02モデル関連のエンティティと活動の追跡
  3. 03Croissantメタデータの検証

MCP 対応

MCPサーバーはREST経由でAPIサーバーを呼び出し、MCPクライアントからサービスを利用できるようにします。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.jetty.io/sse
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

MLC Bakery

FastAPI と SQLAlchemy で構築された、ML モデルの来歴と系統を管理する Python ベースのサービスです。Croissant メタデータの検証に対応しています。

機能

  • コレクションに対応したデータセット管理
  • エンティティの追跡
  • アクティビティのログ記録
  • 来歴関係の追跡
  • RESTful API エンドポイント

Docker で実行する

  1. 環境変数を設定する: 例をコピーして、プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します。

    cp env.example .env
    
  2. Docker コンテナを起動する: Bakery は検索用に Postgres データベースと Typesense を使用します。MCP サーバーは API サーバーに REST 呼び出しを行い、API サーバーが永続化レイヤーを呼び出します。

    docker compose up -d
    
  3. データベースのマイグレーションを実行する: Alembic を使用して最新のデータベーススキーマを適用します。uv run はプロジェクトの管理環境内でコマンドを実行します。

    docker compose exec db psql -U postgres -c "create DATABASE mlcbakery;"
    docker compose exec api alembic upgrade head
    

Bakery にアクセスする

デフォルトでは、API は localhost で利用できます。

  • Swagger UI:http://bakery.localhost/docs
  • ReDoc:http://bakery.localhost/redoc
  • Streamable MCP HTTP:http://mcp.localhost/mcp(ローカル開発では、これを /etc/hosts に追加する必要がある場合があります)

サーバーを実行する(ローカル)

前提条件
  • Python 3.12+
  • uv(Python パッケージマネージャー)
開発手順
  1. リポジトリをクローンする:

    git clone [email protected]:jettyio/mlcbakery.git
    cd mlcbakery
    
  2. 依存関係をインストールする: uv は pyproject.toml を使用して依存関係を管理します。仮想環境が存在しない場合は、自動的に作成します。

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    
    pip install poetry uvicorn
    uv run poetry install --no-interaction --no-ansi --no-root --with mcp
    

uvicorn を使用して FastAPI アプリケーションを起動します:

# Make sure your .env file is present for the DATABASE_URL
uv run uvicorn mlcbakery.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
認証

Bakery は、JWT トークンと「Master Admin Token」の 2 つの方法でリクエストを認証するように設定されています。どちらも ENV 変数(.env ファイル)で設定します。JWT トークンと Master Admin Token は、どちらも「Bearer」認証ヘッダーの値として指定します。

  • ADMIN_AUTH_TOKEN:ユーザーが管理者権限(すべてのリソースへの無制限のアクセス権)を得るために指定する必要がある固定値のトークンです。
  • JWT_VERIFICATION_STRATEGY:Clerk など、信頼できる JWT トークン発行者の URL です。利用可能な開発用 Clerk インスタンスがあります。flows.jetty.io(alpha)からアカウントを登録するか、Jetty's Cloud へのアクセスについて [email protected] までお問い合わせください。
テストの実行

テストは、DATABASE_URL 環境変数で定義された PostgreSQL データベースに対して実行するよう設定されています。開発環境と同じデータベースを使用するか、必要に応じて .env ファイルで別のテスト用データベースを設定できます(接続文字列は必要に応じて調整してください)。

# Ensure DATABASE_URL is set in your environment or .env file
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。