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リモート
sovgrid.org開発ツール35 週間前に更新
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self-hosted-ai について

Sovereign AI MCPは、セルフホストAI、特にNVIDIA DGX Spark関連の開発者向け読み取り専用サーバーです。検索可能な技術記事と、SGLangのエラー診断ツールを提供します。

主な機能

  1. 01ブログ記事の検索と絞り込み
  2. 02記事とトピックタグの一覧表示
  3. 03記事本文の取得
  4. 04SGLangエラーと記録済み修正の照合

活用シーン

  1. 01GB10やSM121Aのセットアップ記録を探す
  2. 02SGLangやvLLMの構成を調べる
  3. 03SGLangの実行時エラーを診断する

MCP 対応

Streamable HTTP経由で、ブログ検索、一覧表示、記事取得、SGLang診断の読み取り専用ツールをMCPクライアントに提供します。公開エンドポイントは認証不要です。

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.sovgrid.org/self-hosted-ai?ref=mcp-io
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

Sovereign AI MCP

CI License: MIT Content: CC BY-SA 4.0 MCP Registry smithery badge Glama MCP server Glama connector Write-up

ソブリンAIブログをAIエージェントに公開するMCPサーバーです。このブログは、NVIDIA DGX Spark(GB10/SM121A)上でセルフホスト型AIを運用する実践的なエンジニアリング記録です。

稼働中のエンドポイント: https://mcp.sovgrid.org/self-hosted-ai トランスポート: Streamable HTTP(FastMCP) 認証: なし(無料枠、IPあたり60 req/min)

利用する理由

ニッチなハードウェア(GB10、SM121A、ARM64上のSGLang)に関するトレーニングデータは乏しく、古くなっています。このMCPを使うと、エージェントは実際のセットアップ、修正、ベンチマークを記録した180件以上の記事に、構造化された形で直接アクセスできます。同様の構成で開発やデバッグを行う場合、エージェントは幻覚を生成する代わりに、検証済みで最新バージョンに対応した情報を取得できます。

記事には、GB10向けのSGLangとvLLMのパッチ、ARM64上のvoxtralとTTSパイプライン、KVキャッシュと量子化のトレードオフ、ポッドキャスト品質の音声生成、MCPサーバー設計、ナレッジベース構築、そしてセキュリティを強化した欧州のVPSですべてを運用するための実務的な内容が含まれています。

ツール

ツール目的
search_blog(query, tag?, sort?, n?)TF-IDFによる全文検索です。任意のtagフィルターを指定でき、sortは関連度またはdate_descで並べ替えます。queryが空の場合は新しい記事を一覧表示します。品質スコア、スタイル、スラッグ、抜粋を含む、ランク付けされたSearchResult項目を返します。
list_articles(tag?, sort?, limit?, offset?)TF-IDFの処理負荷なしで、ページネーションを使って記事を直接一覧表示します。タグで絞り込み、date_desc、date_asc、title_asc、quality_descで並べ替えられます。ArticleSummary項目を返します。
list_tags(sort?)記事数とともに、コーパス全体のトピックタグを一覧表示します。count_desc(デフォルト)またはalphaで並べ替えられます。search_blogで絞り込む前に、トピックの全体像を把握するために利用してください。
get_article(slug)スラッグを指定して、記事本文全体とフロントマターを取得します。タグ、品質スコア、公開日とともに、Markdown形式のコンテンツを返します。
diagnose_sglang(error_message)GB10/SM121A上のSGLang向けに厳選されたルールセットと、実行時エラーのパターンを照合します。セットアップ記事へのリンクとともに、該当する修正方法を返します。

すべてのツールは読み取り専用で、冪等性があり、ToolAnnotationsを宣言しているため、MCPクライアントは再試行ポリシーと信頼性のシグナルを適切に判断できます。入力にはPydanticのAnnotated[type, Field(description=...)]を使用しているため、イントロスペクションを通じてパラメーターのドキュメントをエージェントに提供できます。出力は型付きのBaseModel形式であり、スキーマは実体のあるもので、空のdictではありません。

クイックスタート

Claude Codeを使う
claude mcp add sovereign-ai --transport http https://mcp.sovgrid.org/self-hosted-ai

確認します:

claude mcp list | grep sovereign-ai
Cline/Continue/その他のMCPクライアントを使う

クライアントのMCPサーバー設定に追加します:

{
  "sovereign-ai": {
    "type": "http",
    "url": "https://mcp.sovgrid.org/self-hosted-ai"
  }
}

ローカルで実行する

ソースから実行(uv)
git clone https://github.com/cipherfoxie/sovereign-mcp.git
cd sovereign-mcp
uv sync
uv run uvicorn src.main:app --host 127.0.0.1 --port 8002
Docker
git clone https://github.com/cipherfoxie/sovereign-mcp.git
cd sovereign-mcp
docker build -t sovereign-mcp .
docker run -p 8002:8002 sovereign-mcp

リポジトリには、サーバーが起動し、すぐに MCP のイントロスペクションに適切に応答できるよう、プレースホルダーの data/knowledge-base.json(記事数ゼロ、有効なスキーマ)が用意されています。実際のコンテンツを登録するには、sovgrid.org のブログソースから scripts/generate_knowledge_base.py を使って生成するか、src/knowledge.py のスキーマに合わせて独自の KB を作成してください。または、ライブエンドポイント https://mcp.sovgrid.org/self-hosted-ai をそのままご利用ください。

同じ KB パターン(Markdown と JSON インデックスを使用し、ベクトルストアは不使用)の手順については、プレーンテキストと LLM でセルフホスト可能なナレッジベースを構築するで説明しています。

アーキテクチャ

  • /self-hosted-ai パスで Streamable HTTP トランスポートを使用する FastMCP 1.27+
  • TransportSecuritySettings による DNS リバインディング対策:Host: mcp.sovgrid.org(またはヘルスチェック用の localhost)を含むリクエストのみを許可します
  • /health にある ヘルスエンドポイントは、記事数と KB の生成タイムスタンプを返します
  • ナレッジベースは、ブログの Markdown コンテンツから生成されたフラットな JSON ファイルです。起動時に読み込まれ、search_blog では TF-IDF によって検索されます

サーバーはステートレスです。ブログのコンテンツはすべてすでに公開されており(CC BY-SA 4.0)、PII、認証トークン、シークレットは含まれていません。

運用

本番環境へのデプロイは、プライバシーを重視したヨーロッパの VPS 上で Docker を使用して実行され、TLS 対応の Caddy が前段に配置されています。サーバーログはプライバシーに配慮した分析パイプラインに送られます(Caddy の JSON アクセスログを使用し、クライアント側のトラッキングや JS ピクセルは使用しません)。

ライセンス

お問い合わせ

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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。