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Nuxt UI MCP Server

Nuxt UI MCP Server

ローカル
github.com/katokdoescode開発ツール273 週間前に更新

Nuxt UI MCP Server について

Nuxt UI MCP Server は、MCP インターフェースを通じて Nuxt UI のドキュメントとリソースをクライアントに提供します。Express による HTTP サーバーで、セッションベースの MCP ストリーミングに対応します。

主な機能

  1. 01MCP エンドポイントで Nuxt UI のドキュメントとリソースを提供
  2. 02Express ベースの HTTP サーバー
  3. 03セッションベースの MCP ストリーミング

活用シーン

  1. 01MCP クライアントから Nuxt UI ドキュメントを参照
  2. 02セッション内で MCP コンテンツをストリーミング取得

MCP 対応

MCP サーバーは標準化されたエンドポイントを通じて Nuxt UI のドキュメントとリソースをクライアントに公開し、セッションベースのストリーミングに対応します。

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。

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

Nuxt UI MCP Server

このプロジェクトは、Nuxt UI のドキュメントとリソースを標準化された API 経由で公開する、Nuxt UI 向けの Model Context Protocol(MCP)サーバーを実装します。TypeScript と Express で構築され、@modelcontextprotocol/sdk を利用しています。

目次

機能

  • MCP エンドポイント経由で Nuxt UI のドキュメントとリソースを提供します
  • Express ベースの HTTP サーバー
  • MCP 経由のセッションベースのストリーミングに対応しています

前提条件

  • Node.js v18 以上
  • npm v9 以上

インストール

1. リポジトリをクローンします:
git clone <your-fork-or-repo-url>
cd nuxt-ui-mcp
2. 依存関係をインストールします:
npm install

サーバーの実行

ビルド

まず、TypeScript のソースをコンパイルします:

npm run build
起動(フォアグラウンド)
npm start
起動(PM2 でバックグラウンド実行)
npm run start:bg
停止(バックグラウンド/PM2)
npm run stop:bg
PM2 プロセスの削除
npm run delete:bg
PM2 ログの表示
npm run logs:bg
開発モード

サーバーと MCP インスペクターを同時に実行します:

npm run dev

サーバーは、DEFAULT_PORT 環境変数で指定されたポートでリッスンします。設定されていない場合は 3000 を使用します。

環境変数

デフォルト値を変更する必要がある場合は、プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します。例:

DEFAULT_PORT=3000

テスト

現在、このプロジェクトには自動テストやテストスクリプトはありません。テストへのコントリビューションを希望する場合は、コントリビューションセクションをご覧ください。

コントリビューション

  1. このリポジトリをフォークし、機能追加または修正用の新しいブランチを作成します。
  2. Node.js と npm がインストールされていることを確認します。
  3. npm install を実行して依存関係をインストールします。
  4. PR を提出する前に、npm run build を使用して TypeScript をコンパイルします。
  5. 既存のコードスタイルと TypeScript の厳格さに従ってください(tsconfig.json を参照)。
  6. 機能を追加する場合やバグを修正する場合は、PR の説明に変更内容を記載してください。

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。