Modelscope Mcp Server

ModelScope MCP サーバー

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AI エージェントやチャットボットに、ModelScope の豊富な AI リソースエコシステムへの直接アクセスを提供します。画像生成から、最先端のモデル、データセット、アプリ、研究論文の発見まで、この MCP サーバーは ModelScope の膨大なツールとサービスのコレクションを、シンプルな会話形式のやり取りを通じて利用可能にします。

お試しやホスト版については、ModelScope MCP Plaza のプロジェクトページをご覧ください。

✨ 機能

• 🎨 AI 画像生成 - AIGC モデルを使用して、プロンプトから画像を生成したり（text-to-image）、既存の画像を変換したり（image-to-image）できます
• 🔍 リソースの発見 - 高度なフィルタリングオプションを使用して、モデル、データセット、スタジオ（AI アプリ）、研究論文、MCP サーバーなど ModelScope のリソースを検索・発見できます
• 📋 リソースの詳細 - 特定のリソースに関する包括的な詳細を取得できます
• 📖 ドキュメント検索 （近日公開） - ModelScope のドキュメントと記事のセマンティック検索
• 🚀 Gradio API 統合 （近日公開） - 事前に設定された任意の ModelScope スタジオが公開する Gradio API を呼び出します
• 🔐 コンテキスト情報 - 認証済みユーザー情報や環境の詳細など、現在の操作コンテキストにアクセスできます

🚀 クイックスタート

1. API トークンを取得する

1. ModelScope にアクセスし、アカウントにサインインします
2. [Home] → [Access Tokens] に移動して、API トークンを取得または作成します

📖 詳細な手順については、ModelScope トークンのドキュメントを参照してください

2. MCP クライアントとの統合

MCP クライアントの設定ファイルに、以下の JSON 設定を追加します:

{
  "mcpServers": {
    "modelscope-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["modelscope-mcp-server"],
      "env": {
        "MODELSCOPE_API_TOKEN": "your-api-token"
      }
    }
  }
}

または、ビルド済みの Docker イメージを使用することもできます:

{
  "mcpServers": {
    "modelscope-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "MODELSCOPE_API_TOKEN",
        "ghcr.io/modelscope/modelscope-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "MODELSCOPE_API_TOKEN": "your-api-token"
      }
    }
  }
}

詳細については、MCP JSON 設定標準を参照してください。

この形式は MCP エコシステム全体で広く採用されています:

• Cherry Studio: Cherry Studio MCP 設定を参照してください
• Claude Desktop: ~/.claude/claude_desktop_config.json を使用します
• Cursor: ~/.cursor/mcp.json を使用します
• VS Code: ワークスペースの .vscode/mcp.json を使用します
• その他のクライアント: 多くの MCP 互換アプリケーションがこの標準に準拠しています

🛠️ 開発

環境のセットアップ

1. クローンとセットアップ:

   git clone https://github.com/modelscope/modelscope-mcp-server.git
   cd modelscope-mcp-server
   uv sync
   

2. 環境の有効化（または IDE を使用）:

   source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
   

3. API トークンの設定（トークンの設定についてはクイックスタートのセクションを参照してください）:

   export MODELSCOPE_API_TOKEN="your-api-token"
   # Or create .env file: echo 'MODELSCOPE_API_TOKEN="your-api-token"' > .env
   

デモスクリプトの実行

サーバーの機能を試すための簡単なデモを実行します:

uv run python demo.py

包括的な機能のデモンストレーションには --full フラグを使用します:

uv run python demo.py --full

サーバーをローカルで実行する

# Standard stdio transport (default)
uv run modelscope-mcp-server

# Streamable HTTP transport for web integration
uv run modelscope-mcp-server --transport http

# HTTP/SSE transport with custom port (default: 8000)
uv run modelscope-mcp-server --transport [http/sse] --port 8080

HTTP/SSE モードの場合、MCP クライアントの設定でローカル URL を使用して接続します:

{
  "mcpServers": {
    "modelscope-mcp-server": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp/"
    }
  }
}

MCP Inspector ツールを使用してサーバーをデバッグすることもできます:

# Run in UI mode with stdio transport (can switch to HTTP/SSE in the Web UI as needed)
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run modelscope-mcp-server

# Run in CLI mode with HTTP transport (can do operations across tools, resources, and prompts)
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli http://127.0.0.1:8000/mcp/ --transport http --method tools/list

テスト

# Run all tests
uv run pytest

# Run specific test file
uv run pytest tests/test_search_papers.py

# With coverage report
uv run pytest --cov=src --cov-report=html

🔄 継続的インテグレーション

このプロジェクトでは、プッシュとプルリクエストのたびに実行される自動化された CI/CD ワークフローに GitHub Actions を使用しています:

自動チェック

• ✨ Lint - pre-commit フックを使用したコードフォーマット、リンティング、スタイルチェック
• 🧪 Test - サポートされているすべての Python バージョンにわたる包括的なテスト
• 🔍 CodeQL - セキュリティ脆弱性のスキャンとコード品質分析
• 🔒 Gitleaks - パスワード、API キー、トークンなどのシークレットの検出

ローカル開発チェック

PR を送信する前に、同じチェックをローカルで実行してください:

# Install and run pre-commit hooks
uv run pre-commit install
uv run pre-commit run --all-files

# Run tests
uv run pytest

CI のステータスは Actions タブで監視できます。

📦 リリース管理

このプロジェクトでは、自動リリース管理に GitHub Actions を使用しています。新しいリリースを作成するには:

1. bump スクリプトを使用してバージョンを更新します:

   uv run python scripts/bump_version.py [patch|minor|major]
   # Or set specific version: uv run python scripts/bump_version.py set 1.2.3.dev1
   

2. コミットしてタグを付けます(スクリプトの出力指示に従ってください):

   git add src/modelscope_mcp_server/_version.py
   git commit -m "chore: bump version to v{version}"
   git tag v{version} && git push origin v{version}
   

3. 自動公開 - GitHub Actions が自動的に以下を実行します:

   • 新しい GitHub Release を作成
   • パッケージを PyPI リポジトリに公開
   • Docker イメージをビルドして GitHub Container Registry にプッシュ

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します! PR が以下の条件を満たしていることを確認してください:

• 関連するテストを含み、すべての CI チェックに合格している
• 新機能のドキュメントを更新している
• 規約に従ったコミット形式に従っている

📚 参考資料

• Model Context Protocol - 公式 MCP ドキュメント
• FastMCP v2 - 高性能 MCP フレームワーク
• MCP Example Servers - コミュニティサーバーの例

📜 ライセンス

このプロジェクトは Apache License (Version 2.0) の下でライセンスされています。