mcpField
A
Alembica MCP

Alembica MCP

ローカル
github.com/open-and-sustainableデータ・分析27 週間前に更新
リポジトリ

Alembica MCP について

Alembicaは、LLMを使って非構造化テキストから構造化データセットを抽出するフレームワークです。開発者や研究ワークフロー向けで、入力検証、コスト評価、抽出機能をエージェントから使える任意のMCPサーバーを備えます。

主な機能

  1. 01抽出クエリの形式を検証
  2. 02トークンコストを見積もり
  3. 03テキストから構造化データを抽出
  4. 04複数のモデルプロバイダーに対応

活用シーン

  1. 01テキストコーパスを分析用データセットに変換
  2. 02モデル実行前にクエリ形式を確認
  3. 03対応プロバイダーの抽出コストを見積もり

MCP 対応

任意で利用できるMCPサーバーが、エージェントツール向けに入力検証、コスト評価、データ抽出を提供します。ローカルでビルドしたGoバイナリまたはGHCRコンテナイメージで実行できます。

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": {
    "open-and-sustainable-alembica": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/open-and-sustainable/alembica-mcp:0.3.5"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドdocker run -i --rm ghcr.io/open-and-sustainable/alembica-mcp:0.3.5

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
ocighcr.io/open-and-sustainable/alembica-mcp:0.3.5

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

ロゴ alembica

非構造化ソースから情報を意味的に統合・抽出するためのオープンサイエンスソフトウェアです。

Go リファレンス Go レポートカード DOI MCP レジストリ

概要

alembica は、非構造化テキストコーパスから構造化データセットを抽出するための 大規模言語モデル（LLM） の利用を簡素化します。 テキスト情報を処理、統合、変換し、分析やさらなる処理に適した構造化形式にするための、柔軟でスケーラブルなフレームワークを提供します。

OpenAI、Google AI、Anthropic、Cohere、DeepSeek、Perplexity、AWS Bedrock、Azure AI、Vertex AI、およびセルフホストの OpenAI 互換プロバイダーに対応しています。

インストール（Go）

Go で alembica をインストールするには、次を実行します。

go get github.com/open-and-sustainable/alembica

他のプログラミング言語で alembica を使用する場合は、ユーザーガイドの C-Shared ライブラリをご覧ください。

ドキュメント

ユーザーガイド – さまざまなプログラミング言語で alembica を使用する方法を学べます。 API リファレンス – Go パッケージのドキュメントをご覧いただけます。

MCP サーバー

alembica には、エージェントがツールにアクセスするためのオプションの MCP サーバーが含まれています。

MCP サーバーは、ローカルでビルドした Go バイナリ、GHCR コンテナイメージ、または MCP レジストリから使用できます。

公式 MCP レジストリで利用できます。

インストール方法、実行コマンド、ツールスキーマについては、ユーザーガイドの MCP ページをご覧ください。

MCP レジストリへの公開

バージョンタグ（v1.2.3 など）がプッシュされると、GitHub Actions によって MCP サーバーが MCP レジストリに公開されます。

このワークフローでは認証に GitHub OIDC を使用し、新しいレジストリバージョンは GitHub Releases から暗黙的に公開するのではなく、CI によって明示的に公開されます。

機能

  • 入力の検証 – クエリが正しくフォーマットされ、モデルと適切にやり取りできることを確認します。
  • コストの評価 – 要求された抽出内容と各モデルの料金に基づいて、トークンコストを計算します。
  • データの抽出 – 非構造化テキストを処理し、さらなる分析に適した構造化データセットに変換します。

注：セルフホスト、AWS Bedrock、Azure AI、Vertex AI の各プロバイダーではコスト見積もりに対応しておらず、0 が返されます。

クラウド／ローカルプロバイダー向けのオプションのモデルフィールド：

  • Azure／OpenAI 互換エンドポイント用の base_url と api_version
  • AWS Bedrock 用の region
  • Vertex AI 用の project_id と location

これらのクラウド／ローカルプロバイダーフィールド、または列挙されていないモデル ID が必要な場合は、schemaVersion: "v2" を使用してください。

著者と貢献

著者：Riccardo Boero - [email protected]

貢献を歓迎します！

ライセンス

alembica は GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE, Version 3 の下でライセンスされています。

AGPL ライセンス

引用

Boero, R. (2025). alembica - 非構造化ソースから情報を意味的に統合・抽出するためのオープンサイエンスソフトウェア。 Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.14899666

コメント

Markdown 対応

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。