Rails AI Context — Zero-config MCP server for Rails apps について
rails-ai-contextは、AIコーディングエージェントにRailsアプリのスキーマ、コード、設定、規約を読み取り専用で提供するRuby gemです。MCPとコマンドラインから同じ調査機能を使え、アプリが起動できない場合も静的解析を行います。
主な機能
- 01Railsアプリの読み取り専用調査
- 02MCP、HTTP、CLIからのアクセス
- 03スキーマ、モデル、ルート、コードのツール
- 04起動できないアプリの静的解析
- 05モデル調査結果の確度ラベル
- 06AIツール用コンテキストファイルの生成
活用シーン
- 01マイグレーション前の実スキーマ確認
- 02メソッド定義、呼び出し元、テストの追跡
- 03コントローラーから継承したフィルターの確認
- 04起動できないアプリの把握
MCP 対応
stdioまたはHTTPのMCP経由で、読み取り専用のRails調査ツール、テンプレート、リソースを公開します。MCPサーバーを使わず、CLIから同じツールを利用することもできます。
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。
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。
ツール
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
rails-ai-context
実際の Rails アプリを参照し、推測に頼らない AI コーディングアシスタントです。
貼り付けるだけでインストール · 理由 · 利用できる内容 · ツール · コマンド · ドキュメント

rails-ai-context は、Rails アプリを AI コーディングエージェントの信頼できる情報源にします。エージェントはトレーニングデータからスキーマ、関連付け、ルート、規約を推測するのをやめ、代わりにアプリに問い合わせます。MCP またはコマンドラインで使える 35 個の読み取り専用ツールに加え、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、OpenCode、Codex CLI 向けに作成されたコンテキストファイルを利用できます。
貼り付けるだけでインストール
Rails アプリのルートディレクトリで AI ツールを開き、以下を貼り付けてください。Gem をインストールし、使用中の AI ツールをセットアップして、結果を確認し、残っている手順を 1 つだけ案内します。
Install the rails-ai-context gem in this Rails app so you can read its schema, models, routes and code through its tools instead of guessing.
1. Run `ruby -v` and `bundle exec rails -v`. rails-ai-context needs Ruby 3.1+ and Rails 7.0+. If either is older, stop and tell me.
2. Pick TOOL, the key for the AI tool you are: claude (Claude Code), cursor (Cursor), copilot (GitHub Copilot in VS Code), opencode (OpenCode), codex (Codex CLI). If you are another AI tool, stop and tell me to use the "Another MCP client" prompt instead.
3. Run `bundle add rails-ai-context --group development --version '>= 5.35.0'`. If the Gemfile already lists it, run `bundle update rails-ai-context --conservative` instead. Then run `bundle exec rails-ai-context version`: it must print 5.35.0 or newer, the first version with the flags used below. If it is older, the Gemfile pins it: change its rails-ai-context line to `gem "rails-ai-context", ">= 5.35.0", group: :development` and run `bundle update rails-ai-context --conservative`. If Bundler refuses (a frozen or deployment bundle), run `gem install rails-ai-context -v '>= 5.35.0'` instead and use `rails-ai-context init --tools TOOL --defaults` in step 4.
4. Run `bundle exec rails generate rails_ai_context:install --tools TOOL --defaults`. If it fails because the app can't boot, run `bundle exec rails-ai-context init --tools TOOL --defaults` instead; that one reads the source files when the app won't start.
5. Run `bundle exec rails-ai-context tool onboard` (or `rails-ai-context tool onboard` if you used gem install) and check it describes this app.
6. Tell me which files changed, then the "Next step" lines the install printed for TOOL, word for word. I have to do that step before your rails-ai-context MCP tools appear.
ほかに思い当たることはありますか?そのためのプロンプトがあります
| Gemfileを変更しない | gemはRuby環境にインストールされ、アプリのバンドルはそのままです |
| CLIのみ | MCP サーバーはありません。アシスタントがツールをシェルコマンドとして実行します |
| MCPのみ | サーバーだけを導入します。CLAUDE.md と AGENTS.md は変更されません |
| チーム全体向け | 5つすべての AI ツールに対応するため、リポジトリを開く人なら誰でも使えます |
| アプリのフォルダー | エディターウィンドウは1つ、アプリは複数、MCP サーバーはアプリごとに1つです |
| 何もコミットしない | マシン上で動作し、git status はクリーンなままです |
| 試すだけ | アシスタントが何を使えるか確認できます。何も書き込みません |
| HTTP 経由の MCP | 実行中のアプリ内にマウントします。URLで接続するクライアント向けです |
| Docker 内の Ruby | サーバーはコンテナ内で動作し、AI ツールはマシン上で動作します |
| 別の MCP クライアント | Claude Desktop、Windsurf、Zed、JetBrains:どのフォルダーからでも起動できるエントリーです |
すでにインストール済みですか?セットアップの変更、インストール方法の切り替え、アップグレード、修正、アンインストール、日々の作業での活用のためのプロンプトがあります。どのプロンプトでも、インストール方法の選択肢をフラグとして指定できるため、AI ツールのターミナルで質問に回答するまで処理が止まることはありません。
自分で入力しますか?
Gemfileに追加する場合:
bundle add rails-ai-context --group development
bin/rails generate rails_ai_context:install # asks which AI tools and what to write
bin/rails generate rails_ai_context:install --tools claude --defaults # asks nothing
Gemfileを変更せずに単独でインストールする場合:
gem install rails-ai-context
rails-ai-context init # or: rails-ai-context init --tools claude --defaults
Claude Codeプラグインとして使用する場合は、MCP サーバーが追加され、各セッションに以下の6つのルールが適用されます。コンテキストファイルやMCP設定は書き込みません。インストール済みのgemを実行するため、まず gem install rails-ai-context でインストールしてください(または、バンドルが ruby の参照先にインストールされる場合は bundle add のみで構いません)。アプリのフォルダーで実行し、生成された .claude/settings.json をコミットしてください。インストールジェネレーターと init は、その後、Claude Codeの .mcp.json をプラグインに任せます(詳細):
claude plugin install rails-ai-context --marketplace crisnahine/rails-ai-context --scope project
--tools には claude、cursor、copilot、opencode、codex、または all を指定します。コンテキストファイルのみの場合は --cli を、MCP設定のみの場合は --mcp-only を追加してください。再実行しても安全です。--defaults を指定すると、記録済みのツールとセットアップを維持し、現在の設定を保ちながら不足分を追加します。また、自分で作成した CLAUDE.md では、`` マーカーで囲まれたブロックだけを変更します。各手順についてはインストールジェネレーターの処理内容をご覧ください。
Linux、macOS、Windowsで、Ruby 3.1以降およびRails 7.0以降が必要です。オプション:security_scan 用の brakeman、watch 用の listen、高速な search_code 用の ripgrep。
次に、AI ツールで1つ操作します
どの AI ツールでも、新しいプロジェクトの MCP サーバーは、許可するまで保留されます。インストール時に、選択した各ツールで必要な手順が表示されます:
| Claude Code | Cursor | GitHub Copilot | OpenCode | Codex CLI |
|---|---|---|---|---|
アプリのフォルダーで新しいセッションを開始し、rails-ai-context を承認します。/mcp で確認します | 再起動し、CustomizeのMCPから有効にします | ワークスペースを信頼し、チャットメッセージを送信します。"MCP: List Servers" で確認します | アプリのフォルダーで再起動します。opencode mcp list で確認します | プロジェクトを信頼し、新しいセッションを開始します。/mcp で確認します |
次に、「usersテーブルにはどのようなカラムがありますか?」 のように、アプリについてしか分からないことを質問してみてください。推測する代わりに rails_get_schema が呼び出される様子を確認できます。
理由
アシスタントが次のようなことをするのを見たことがあるでしょう。
- すでに存在するカラムのマイグレーションを作成する。
- アソシエーションが
user.articlesなのに、user.postsを呼び出す。 - フィクスチャベースのテストスイートで、FactoryBot を使ったテストをひな形から作成する。
- 親コントローラーから継承した
before_actionを見落とし、認証に失敗する理由がわからなくなる。 - すでにある gem を追加したり、使っていない gem の API を呼び出したりする。
- コードベースに存在しないメソッドをでっち上げる。
間違いに気づいて修正し、再度プロンプトを入力すると、今度はその近くの別の箇所が壊れます。トークンは安価でも、修正のループで午後がつぶれてしまいます。この gem は、そもそもの推測をなくします。
| AI に頼むこと | なしの場合 | ありの場合 |
|---|---|---|
users に subscription_tier カラムを追加する | マイグレーションを書き、既存のカラムを重複させます | 現在のスキーマを読み取り、subscription_status を見つけ、マイグレーションの前に確認します |
コントローラーで user.posts を呼び出す | 推測し、実行時に NoMethodError が発生します | モデルから実際のアソシエーションを解決します |
| 新しいモデルのテストを書く | FactoryBot を使ってひな形を作成します | フィクスチャベースのテストスイートを検出し、それに合わせます |
| 失敗する create アクションを修正する | 継承された authenticate_user! を見落とします | 親コントローラーのフィルターを、アクションのソースとともに取得します |
| ダッシュボードページを作成する | 記憶を頼りに Tailwind のクラスをでっち上げます | 実際のボタン、カード、アラートのパターンを取得します |
publishable? の使用箇所を追跡する | ファイルを6つ順に読み、それでも呼び出し元を見落とします | 1回の呼び出しで、定義、ソース、すべての呼び出し元、テストを取得します |

得られるもの
| 35個の読み取り専用ツール | スキーマ、モデル、コントローラー、ルート、ビュー、Stimulus、Turbo、ジョブ、サービス、メーラー、i18n、gem、設定、テスト、セキュリティ、パフォーマンスなどに対応しています。すべての回答はアプリから取得されます。 |
| 信頼できる回答 | モデルは Prism パーサーで読み取られます。モデルと各スコープには [VERIFIED] または [INFERRED](起動なしの場合は [STATIC])が付くため、アシスタントはどこでランタイム確認が必要かを把握できます。 |
| 3つの利用方法 | stdio 経由の MCP、HTTP 経由でアプリにマウントする MCP、または任意のターミナルで使える通常の CLI。 |
| AI ツールごとのコンテキストファイル | CLAUDE.md、Cursor ルール、Copilot の指示、AGENTS.md を、それぞれのツールが読み込む MCP 設定とともに用意し、冒頭にはハルシネーションを防ぐ6つのルールを記載します。 |
| 起動できないアプリでも動作 | ENV 変数が不足している場合、データベースがない場合、イニシャライザーが壊れている場合でも、ツールは config/routes.rb、スキーマダンプ、ソースファイルから回答し、その旨を伝えます。 |
| 実際のアプリ構成に対応 | Packwerk パック、リポジトリ内のエンジン、複数データベースのダンプ、Mongoid、API 専用アプリ、複数のアプリを含むフォルダーに対応します。 |
| 読み取り専用で安全 | SQL はタイムアウト、行数制限、カラムの秘匿化を適用して読み取り専用で実行されます。ログはプロセス外に出る前に秘匿化されます。シークレットファイルが提供されることはありません。 |
| 自由に拡張可能 | 組み込みのクラスと並べて独自の MCP::Tool クラスを登録し、同梱の TestHelper でテストできます。 |
セットアップを選ぶ
| セットアップ | 作成されるもの | フラグ | 適した用途 |
|---|---|---|---|
| MCP + コンテキストファイル | MCP 設定とコンテキストファイル | --mcp(デフォルト) | ほとんどのアプリ |
| CLI のみ | シェルコマンドを記載したコンテキストファイル | --cli | MCP 非対応のツール、または承認するサーバーがない場合 |
| MCP のみ | MCP 設定のみ | --mcp-only | 独自の CLAUDE.md / AGENTS.md を管理しているチーム |
セットアップの変更プロンプトを使えばいつでも切り替えられます。または、新しいフラグと --prune を指定してインストールを再実行してください。
仕組み
graph TD
A["Your Rails app\nmodels + schema + routes + controllers + views + jobs"] -->|"40 introspectors"| B
B["rails-ai-context\nPrism AST · cached · confidence-tagged\nstatic tier when the app can't boot"]
B --> C["MCP server\nstdio / HTTP\n35 tools · 5 templates · 9 resources"]
B --> D["CLI\nrake / Thor\nsame 35 tools"]
B --> E["Context files\nCLAUDE.md · .cursor/rules/ · .github/instructions/ · AGENTS.md"]
style A fill:#4a9eff,stroke:#2d7ad4,color:#fff
style B fill:#2d2d2d,stroke:#555,color:#fff
style C fill:#0984e3,stroke:#0770c2,color:#fff
style D fill:#00cec9,stroke:#00b5b0,color:#fff
style E fill:#a29bfe,stroke:#8c83f0,color:#fff
内部構造については、アーキテクチャとイントロスペクターを参照してください。
ツール
すべてのツールは読み取り専用で、アプリから回答を取得します。
| カテゴリ | ツール |
|---|---|
| 検索と追跡 | search_code、get_edit_context |
| 理解 | analyze_feature、get_context、onboard |
| スキーマとモデル | get_schema、get_model_details、get_callbacks、get_concern |
| コントローラーとルート | get_controllers、get_routes |
| ビューとフロントエンド | get_view、get_stimulus、get_partial_interface、get_turbo_map |
| テストと品質 | get_test_info、generate_test、validate、security_scan、performance_check |
| アプリの設定とサービス | get_config(セクション:app、gems、frontend、api、engines、conventions、autoload、active_support、env、env_config、i18n)、get_helper_methods、get_service_pattern、get_job_pattern、get_component_catalog、get_mailers |
| データとデバッグ | dependency_graph、migration_advisor、search_docs、query、read_logs、diagnose、review_changes、runtime_info、session_context |
初日に知っておきたい4つのツール:
match_type=traceを指定したsearch_codeは、定義、ソース、ファイルごとにグループ化され種類がラベル付けされたすべての呼び出し元、テストを1回の呼び出しで返します。これにより、ファイルを4〜5回読み込む手間を省けます。get_controllersは、継承されたフィルター、ストロングパラメーター、レンダリングマップとともにアクションのソースを返します。get_model_detailsは、ASTから関連付け、バリデーション、スコープ、列挙型、マクロを取得し、[VERIFIED]または[INFERRED]のタグを付けて返します。queryは、タイムアウト、行数制限、列のマスキングを適用して、読み取り専用のSQLを実行します。
MCP経由では、各名前に rails_ プレフィックスが付きます(rails_get_schema)。CLIでは短い名前を使えます。schema、get_schema、rails_get_schema はすべて解決されます。35個すべてのパラメーターはツールリファレンスに、実際の使用例はレシピに記載されています。
ライブリソース
MCP クライアントは、構造化データをリソースとして読み取ることもできます。テンプレートはツール間で共有されるコンテキストを読み取り、リクエストごとにファイルと照合します。
| URI | 返される内容 |
|---|---|
rails-ai-context://models/{name} | 1つのモデルの関連付け、バリデーション、スキーマ |
rails-ai-context://controllers/{name} | アクション、継承されたフィルター、ストロングパラメーター |
rails-ai-context://controllers/{name}/{action} | 適用されるフィルターを含むアクションのソース |
rails-ai-context://views/{path} | ビューテンプレートの内容(パストラバーサルはブロックされます) |
rails-ai-context://routes/{controller} | 1つのコントローラーのライブなルートマップ |
従来の rails://models/{name} 形式も引き続き使用できます。さらに、静的リソースが9個あります:rails://schema、routes、conventions、gems、controllers、config、tests、migrations、engines。
ハルシネーションを防ぐ6つのルール
各AIツールのメインコンテキストファイル(CLAUDE.md、OpenCodeとCodex用のAGENTS.md、Cursor用の.cursorrulesと.cursor/rules/rails-mcp-tools.mdc、.github/copilot-instructions.md)には、コンパクトモードでもフルモードでも、コードを書く前にアシスタントが読む6つのルールが記載されています。generate_root_files がオフの場合は、代わりに.claude/rules/rails-mcp-tools.mdと.github/instructions/rails-mcp-tools.instructions.mdに記載されます。
- 書く前に検証してください。このターンのツール呼び出しで確認していないカラム、関連付け、ルート、ヘルパー、メソッド、クラス、パーシャル、gemを参照してはいけません。
- すべての仮定に
[ASSUMPTION]の印を付けてください。「まずXを確認する必要があります」は適切な回答です。 - 学習データが示すのは平均的なRailsです。このアプリは平均的ではありません。明らかに標準的だと感じる場合でも、必ずクエリで確認してください。
- 編集する前に必ず継承チェーンを確認してください。継承されたフィルター、concern、include、STIの親クラスを確認します。
- ツールの出力が空であることも情報です。「呼び出し元が0件」は調査が必要という意味であり、作業を続けてよいという意味ではありません。
- 古いコンテキストは誤った情報を伝えます。書き込み後に再度クエリしてください。
接続方法は 3 つあります
stdio 経由の MCPがデフォルトです。各 AI ツールの設定ファイル(.mcp.json、.cursor/mcp.json、.vscode/mcp.json、opencode.json、.codex/config.toml)からbundle exec rails-ai-context serve、または単独のrails-ai-context serveを起動します。Windows では、gem の実行ファイルがバッチファイルであるため、それぞれcmd /c経由で起動します。
HTTP 経由の MCPは、サーバーをアプリ内にマウントし、アプリのルーティング、認証、ミドルウェアを引き継ぎます。
# config/routes.rb
mount RailsAiContext::Engine, at: "/mcp" if defined?(RailsAiContext::Engine)
ifを使うことで、gem がインストールされていない環境(本番環境など)でもルートファイルを読み込めます。本番環境では、Bundler が development グループをスキップします。開発環境とテスト環境以外では、独自の認証機能がないため、config.allow_http_in_production = trueを設定しない限り、エンドポイントはすべてのリクエストを403で拒否します(セキュリティを参照)。単独の HTTP プロセスも利用できます。rails-ai-context serve --transport http --port 6029を実行してください。
CLIでは、サーバーを使わずに、どのターミナルからでも同じ35個のツールを実行できます。
bin/rails 'ai:tool[search_code]' pattern="publishable?" match_type=trace
rails-ai-context tool schema --table users --detail full
ツールのおよそ半数では、detail=summary|standard|fullを指定できます。
アプリを起動できない場合
アプリを読み取るコマンドは、実際のリフレクションを行うために完全な起動を試みます。起動に失敗した場合(ENV 変数の不足、サービスに接続できない、イニシャライザーの破損など)、停止せずに静的な処理に切り替えます。ルートはconfig/routes.rbから、スキーマはdb/schema.rb、db/structure.sql、またはマイグレーションから、モデルとコントローラーはソースから取得します。各応答には、機能が制限されたことを示すバナーが表示され、静的データには[STATIC]が付きます。アプリの起動が必要なセクションには、理由とともに[UNAVAILABLE]が表示されます。--no-bootを指定すると、起動を試みません。doctorは起動の診断が目的のため、アプリを起動できる必要があります。
コードは一般的なディレクトリ構成、packwerk のパック(packs/*/app/*)、リポジトリ内のエンジン(engines/*/app/*)、および.rails-ai-context.ymlのextra_app_pathsから検索されます。詳しくは互換性を参照してください。
コマンド
| Gemfile 内 | 単独実行 | 説明 |
|---|---|---|
bin/rails generate rails_ai_context:install | rails-ai-context init | セットアップ(どちらも--tools、--mcp、--cli、--mcp-only、--prune、--defaultsを指定できます) |
bin/rails ai:serve | rails-ai-context serve | MCP サーバーを起動する(stdio) |
bin/rails ai:serve_http | rails-ai-context serve --transport http | MCP サーバーを起動する(HTTP) |
bin/rails 'ai:tool[NAME]' | rails-ai-context tool NAME | 1 つのツールを実行する |
bin/rails ai:tool | rails-ai-context tool --list | ツールを一覧表示する |
bin/rails ai:context | rails-ai-context context | コンテキストファイルを再生成する |
bin/rails ai:doctor | rails-ai-context doctor | 診断と準備状況スコアを表示する |
bin/rails ai:watch | rails-ai-context watch | ファイルの変更時に再生成する |
bin/rails 'ai:preset[NAME]' | rails-ai-context preset NAME | 複数のツールを使うプリセットを実行する(architecture、debugging、migration) |
bundle exec rails-ai-context uninstall | rails-ai-context uninstall | gem が書き込んだものを削除し、自分が書いたものは残す |
bundle exec rails-ai-context mcp-entry | rails-ai-context mcp-entry | Claude Desktop、Windsurf、Zed などのクライアント用の MCP エントリーを出力する |
このバイナリはbin/railsと同じ方法でアプリを検出するため、どのサブディレクトリからでも実行できます。アプリ読み取りコマンドで共通のフラグを指定できます。別のディレクトリを対象にするには--app-path PATH、RAILS_ENVを設定するには--environment ENV、ソースから応答するには--no-bootを使います。すべてのフラグについてはCLI リファレンスを参照してください。
メモ
これらのコマンドはユーザー向けです。MCP に接続すると、アシスタントが同じツールを自ら呼び出します。
設定
# config/initializers/rails_ai_context.rb
if defined?(RailsAiContext) && RailsAiContext.respond_to?(:configure)
RailsAiContext.configure do |config|
config.ai_tools = %i[claude cursor] # which AI tools to generate for
config.tool_mode = :mcp # :mcp (default) or :cli
config.preset = :full # :full (40 introspectors) or :standard (17)
end
end
スタンドアロンでインストールする場合も、.rails-ai-context.yml 内で同じキーを使用します。デフォルト値を含むすべてのオプションについては、設定を参照してください。
カスタムツール
組み込みツールと並べて、独自のツールを登録できます。
# app/mcp_tools/rails_get_business_metrics.rb
class RailsGetBusinessMetrics < MCP::Tool
tool_name "rails_get_business_metrics"
description "Key business metrics for this app"
input_schema(properties: { period: { type: "string" } })
def self.call(period: "week", server_context: nil)
MCP::Tool::Response.new([{ type: "text", text: "Users this #{period}: #{User.recent.count}" }])
end
end
# config/initializers/rails_ai_context.rb
config.custom_tools = ["RailsGetBusinessMetrics"]
付属のヘルパーを使って、RSpec または Minitest でテストできます。
include RailsAiContext::TestHelper
response = execute_tool("business_metrics", period: "month")
assert_tool_response_includes(response, "Users")
カスタムツールを参照してください。
可観測性
すべての MCP 呼び出しで、ActiveSupport::Notifications イベントが発火します。
ActiveSupport::Notifications.subscribe("rails_ai_context.tools.call") do |event|
ms = (event.payload[:duration].to_f * 1000).round
Rails.logger.info "[MCP] #{event.payload[:tool_name]} #{ms}ms"
end
アンインストール
bundle exec rails-ai-context uninstall && bundle remove rails-ai-context # in the Gemfile
rails-ai-context uninstall # standalone
コンテキストファイル、MCP エントリー、設定、.gitignore の該当行、プリコミットフックを削除し、作成した内容は保持します。たとえば、CLAUDE.md に追加した行、MCP 設定内の他のサーバー、編集したフックはそのまま残ります。または、アンインストール用プロンプトを貼り付けてください。
ドキュメント
| コピーして使えるプロンプト | AI ツールを使って、gem のインストール、変更、削除、使用を行います |
| クイックスタート | 5 分で利用を開始できます |
| AI ツールのセットアップ | Claude Code、Cursor、Copilot、OpenCode、Codex CLI、HTTP トランスポート |
| ガイド | すべてのコマンド、パラメーター、オプション |
| ツールリファレンス | 35 個すべてのツールと各パラメーター |
| レシピ | 実際のワークフローを最初から最後まで紹介します |
| CLI リファレンス | コマンド、フラグ、引数の構文 |
| スタンドアロン | Gemfile にエントリーを追加せずに使用する方法 |
| 設定 | すべてのオプションとデフォルト値 |
| カスタムツール | 独自のツールの作成とテスト |
| アーキテクチャ | システム設計と内部構造 |
| イントロスペクター | 40 個すべてのイントロスペクターと AST エンジン |
| セキュリティ | SQL の安全性を守るレイヤーとファイルのブロック |
| 互換性 | サポート対象のバージョン、動作ティア、アプリ構成のマトリックス |
| トラブルシューティング | よくある問題と解決方法 |
| FAQ | よくある質問 |
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コメント
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。