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MCP Server

MCP Server

ローカル
github.com/quang-pham-devAI・エージェント033 週間前に更新

MCP Server について

MCP Serverは、Anthropic ClaudeやOpenAIへのリクエストを中継する、Cloudflare WorkersとHonoベースのAIサービスプロキシです。ヘルスチェックとプロバイダー設定の確認用エンドポイントも備えています。

主な機能

  1. 01Anthropic ClaudeとOpenAIに対応
  2. 02Cloudflare Workersへのデプロイ
  3. 03Honoによるリクエスト処理
  4. 04ヘルスチェックとプロバイダー情報

活用シーン

  1. 01AIサービスリクエストの中継
  2. 02サービス状態とプロバイダー設定の確認

MCP 対応

`POST /api/mcp`でAIサービスリクエストを受け付けます。JSONペイロードにはコンテキスト、クエリ、オプションを指定します。

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。

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

MCP サーバー

Cloudflare Workers と Hono フレームワークで構築された最新の AI サービスプロキシで、Anthropic Claude や OpenAI を含む複数の AI プロバイダーに対応しています。

Server MCP server

特長

  • 複数の AI プロバイダーとのサービス連携(Anthropic Claude、OpenAI)
  • グローバルなエッジデプロイメント向けに Cloudflare Workers 上に構築
  • Hono フレームワークによる高速かつ効率的なリクエスト処理
  • TypeScript による型安全な実装
  • クロスオリジンリクエスト向けの CORS サポート
  • ヘルスチェックおよびプロバイダー情報のエンドポイント

前提条件

  • Node.js(LTS バージョンを推奨)
  • npm または pnpm パッケージマネージャー
  • デプロイ用の Cloudflare アカウント
  • 対応する AI プロバイダーの API キー

インストール

  1. リポジトリをクローンします
  2. 依存関係をインストールします:
pnpm install

環境の設定

  1. 環境設定ファイルのサンプルをコピーします:
cp .env.example .env
  1. API キーと設定に合わせて、.env の環境変数を設定します

開発

開発サーバーを起動します:

pnpm run dev

サーバーはホットリロードを有効にした開発モードで起動します。

デプロイ

Cloudflare Workers にデプロイします:

pnpm run deploy

API エンドポイント

ヘルスチェック
  • GET /health
  • サーバーのステータスと設定を返します
プロバイダー情報
  • GET /api/provider
  • 現在の AI プロバイダーとモデルの設定を返します
MCP API
  • POST /api/mcp
  • AI サービスリクエスト用のメインエンドポイント
  • コンテキスト、クエリ、オプションを含む JSON ペイロードを受け付けます

プロジェクト構成

├── src/
│   ├── controllers/     # Request handlers
│   ├── models/          # Type definitions
│   ├── services/        # AI service implementations
│   └── index.ts         # Main application entry
├── public/             # Static assets
└── wrangler.jsonc      # Cloudflare Workers configuration

ライセンス

MIT

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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。