DevUtils MCP Server

DevUtils MCP サーバー

あらゆるMCP互換AIアシスタントで使える、日常的な開発者向けツール36種。 ハッシュ化、エンコード、UUID生成、JWTデコード、JSON整形、ネットワークツール、テキストユーティリティなど、さらに多くの機能を搭載。すべてローカルで動作し、外部APIは不要です。

開発者向けツールの busybox のようなものです。小さく、必須で、いつでも役立ちます。

プラグインとしても利用できます： devutils-cursor-plugin — CursorとClaude Codeにワンクリックでインストールできます。

  

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なぜ使うのか？

開発者は毎日、文字列のハッシュ化、データのエンコード／デコード、UUIDの生成、JWTのデコード、JSONの整形、CIDR範囲の計算、タイムスタンプの変換を行う必要があります。DevUtils MCP サーバーは、これらすべてのツールをAIアシスタントで直接利用できるようにします。Claude、Cursor、VS Code、Windsurf、その他あらゆるMCP互換クライアントで動作します。

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インストール

前提条件： Node.js 18以上（Node 22を推奨）。node -v で確認してください。

ワンクリック／プラグイン

上記の Add to Cursor ／ VS Code バッジを使うか、プラグインをインストールしてください：

/plugin marketplace add paladini/devutils-cursor-plugin
/plugin install devutils-mcp@devutils-cursor-plugin

Cursor：Settings → Customize から設定するか、GitHubの paladini/devutils-cursor-plugin から追加してください。

npx（インストール不要）

npx -y devutils-mcp-server

npm

npm install -g devutils-mcp-server
devutils-mcp-server

Docker

# Published image (when available)
docker run -i --rm ghcr.io/paladini/devutils-mcp-server

# Or build locally
docker build -t devutils-mcp-server .
docker run -i --rm devutils-mcp-server

# Or with Compose
docker compose build
docker compose run --rm -i devutils-mcp

公式MCPレジストリ

io.github.paladini/devutils-mcp-server として登録されています。io.github.paladini/devutils を検索してください。

GitHub Packages

リリースは @paladini/devutils-mcp-server として npm と GitHub Packages の両方に公開されます（.github/workflows/release.yml を参照）。ほとんどのインストールでは公開 npm パッケージをおすすめします。npm.pkg.github.com に対してすでに認証している場合は、GitHub Packages をご利用ください。

# After authenticating to npm.pkg.github.com for the @paladini scope:
npx -y @paladini/devutils-mcp-server

Smithery

Smithery でも利用できます。

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クライアントの設定

Cursor

ワンクリック： この README の上部にある Add to Cursor バッジを使用します。

プラグイン（推奨）： Cursor Settings → Customize から DevUtils MCP をインストールします。

手動： ~/.cursor/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "devutils": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "devutils-mcp-server"]
    }
  }
}

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "devutils": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "devutils-mcp-server"]
    }
  }
}

または、Docker を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "devutils": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/paladini/devutils-mcp-server"]
    }
  }
}

Claude Code

/plugin marketplace add paladini/devutils-cursor-plugin
/plugin install devutils-mcp@devutils-cursor-plugin

VS Code（GitHub Copilot）

ワンクリック： 上部にある VS Code バッジを使用するか、.vscode/mcp.json またはユーザー設定に追加します。

{
  "servers": {
    "devutils": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "devutils-mcp-server"]
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "devutils": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "devutils-mcp-server"]
    }
  }
}

Docker MCP Toolkit（Docker Desktop）

このサーバーが Docker MCP Catalog で利用できる場合：

1. Docker Desktop → MCP Toolkit を開きます
2. DevUtils を検索します
3. Enable をクリックします

ローカル開発

npm install
npm run dev

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利用可能なツール（36）

ハッシュ（6）

ツール	説明
hash_md5	MD5 ハッシュを生成
hash_sha1	SHA-1 ハッシュを生成
hash_sha256	SHA-256 ハッシュを生成
hash_sha512	SHA-512 ハッシュを生成
hash_bcrypt	bcrypt ハッシュを生成（ラウンド数を設定可能）
hash_bcrypt_verify	文字列が bcrypt ハッシュと一致するか検証

エンコード（8）

ツール	説明
base64_encode	文字列を Base64 にエンコード
base64_decode	Base64 を文字列にデコード
url_encode	URL エンコード（パーセントエンコーディング）
url_decode	URL エンコードされた文字列をデコード
html_encode	HTML エンティティにエンコード
html_decode	HTML エンティティをデコード
hex_encode	文字列を 16 進数にエンコード
hex_decode	16 進数を文字列にデコード

生成（4）

ツール	説明
generate_uuid	暗号論的に安全な UUID v4（バッチ処理に対応）
generate_nanoid	短く URL に使いやすい ID（長さを設定可能）
generate_password	安全なパスワード（複雑さを設定可能）
generate_random_hex	ランダムな 16 進数文字列（長さを設定可能）

JWT（2）

ツール	説明
jwt_decode	JWT のヘッダーとペイロードをデコード（人が読みやすい日付形式）
jwt_validate	JWT の構造と有効期限を検証

フォーマッター（3）

ツール	説明
json_format	JSON を整形または圧縮
json_validate	エラー箇所を示して JSON を検証
json_path_query	ドット記法のパスを使用して値を抽出

変換（5）

ツール	説明
timestamp_to_date	Unix タイムスタンプ → 人が読みやすい日付（タイムゾーンに対応）
date_to_timestamp	日付文字列 → Unix タイムスタンプ
number_base_convert	基数間で変換（bin/oct/dec/hex/任意）
color_convert	色を変換（HEX ↔ RGB ↔ HSL）
byte_convert	バイト単位を変換（B/KB/MB/GB/TB/PB）

ネットワーク（2）

ツール	説明
cidr_calculate	CIDR → ネットワーク、ブロードキャスト、マスク、ホスト範囲、ホスト数
ip_validate	IPv4/IPv6 アドレスを検証して分類

テキスト（6）

ツール	説明
text_stats	文字数／単語数／行数／文数、読了時間
lorem_ipsum	プレースホルダーテキストを生成
case_convert	camelCase、snake_case、PascalCase などの間で変換
slugify	文字列を URL 向けのスラッグに変換
regex_test	入力に対して正規表現パターンをテスト
text_diff	2 つのテキストを行ごとに比較

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アーキテクチャ

src/
├── index.ts          # MCP server entry point (stdio transport)
└── tools/
    ├── hash.ts       # Cryptographic hash functions
    ├── encoding.ts   # Encode/decode utilities
    ├── generators.ts # ID and password generators
    ├── jwt.ts        # JWT decode and validation
    ├── formatters.ts # JSON formatting and querying
    ├── converters.ts # Data type and unit converters
    ├── network.ts    # Network calculation utilities
    └── text.ts       # Text analysis and manipulation

技術スタック： TypeScript + Node.js 22 · @modelcontextprotocol/sdk · bcryptjs · nanoid · zod

外部 API への依存はありません。 すべてのツールはネットワーク接続なしでローカル実行されます。

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Docker

イメージのサイズを最小限に抑えるため、マルチステージビルドを使用します。

1. ビルドステージ： Node 22 Alpine で TypeScript をコンパイル
2. 実行ステージ： 非 root ユーザーとして、Node 22 Alpine 上でコンパイル済み JS を実行

docker build -t devutils-mcp-server .

# Smoke-test with an MCP initialize request
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0.0"}}}' | docker run -i --rm devutils-mcp-server

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よくある質問と設計思想

なぜライブラリではなく MCP なのですか？

もっともな指摘です： Python スクリプトを書いていて、何かをハッシュ化する必要があるなら、hashlib で 2 行のコードを書けば済みます。なぜ MCP のオーバーヘッドをかけるのでしょうか？

回答： このサーバーは、コードを書くプログラマーではなく、複数のステップからなるワークフローで使用する AI エージェント 向けに最適化されています。

1. AI のハルシネーションによるコストは MCP のオーバーヘッドを大きく上回ります — AI モデルが MCP ツールの呼び出しに 50ms（ライブラリ呼び出しなら 1ms）かかっても、代わりにモデルが ハッシュをでっち上げたり、誤ったエンコーディングを使ったりすることに比べれば無視できる程度です。
2. 信頼できるツールの仕様 — MCP は厳格なツール契約を適用します。たとえば、jwt_decode は常に、タイムゾーンに対応した人間が読める日付を返します。
3. 幅広く利用可能 — MCP 互換のクライアントなら、どれでもこれらのツールを使用できます。Python ライブラリが使えるのは、エージェントが Python ベースの場合だけです。
4. マルチテナントでの安全性 — MCP では、入力検証を伴う明示的なツールの許可リストを利用できます。

DevUtils と代替手段の使い分け

次の場合は DevUtils を使用してください：

• Claude、Cursor、VS Code Copilot、Windsurf、または MCP 互換の AI アシスタントを使用している
• AI ワークフローで、信頼性が高く検証済みのユーティリティ操作が必要
• 36 個のツールを 1 つのパッケージで使いたい

次の場合は DevUtils を使用しないでください：

• 通常のアプリケーションコードを書いている（ネイティブライブラリを使用してください）
• 極めて高いパフォーマンスが必要（ライブラリを直接呼び出すほうが高速です）
• 使用する AI クライアントが MCP に対応していない

設計思想

• 小規模で目的に特化： 36 個のユーティリティ、外部 API への依存ゼロ、約 50MB のコンテナ
• セキュリティ優先： 非 root ユーザー、Alpine Linux、最小限の攻撃対象領域
• AI フレンドリー： 一貫した命名規則（<domain>_<operation>）、厳格なスキーマ、人間が読みやすい出力
• クライアント非依存： stdio トランスポートを介して、あらゆる MCP 互換クライアントで動作

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利用先

チャネル	リンク
公式 MCP レジストリ	io.github.paladini/devutils-mcp-server — registry.modelcontextprotocol.io
npm	devutils-mcp-server
GitHub Packages	@paladini/devutils-mcp-server（リリースタグでデュアル公開）
GHCR（Docker）	ghcr.io/paladini/devutils-mcp-server
Glama	glama.ai/mcp/servers/paladini/devutils-mcp-server
Smithery	smithery.ai/server/devutils-mcp-server
Cursor / Claude プラグイン	devutils-cursor-plugin

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コントリビューション

質問やアイデア：GitHub Discussions

セキュリティに関する報告：SECURITY.md をご覧ください。

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します（git checkout -b feat/amazing-tool）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'feat: add amazing tool'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feat/amazing-tool）
5. プルリクエストを作成します

CHANGELOG.md をご覧ください。

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License

MIT © Fernando Paladini