Random Number Mcp

ランダム番号 MCP

Python 標準ライブラリを使った基本的な乱数生成ユーティリティです。擬似乱数と暗号学的に安全な操作に対応し、整数、浮動小数点数、重み付き選択、リストのシャッフル、安全なトークン生成を行えます。

エージェントスキル版をお探しですか？ random-number-skills は、MCP サーバーではなくエージェントスキルとして、同じ乱数生成戦略を実装しています。

デモ動画

https://github.com/user-attachments/assets/303a441a-2b10-47e3-b2a5-c8b51840e362

ツール

ツール	目的	Python 関数
random_int	乱数の整数を生成する	random.randint()
random_float	乱数の浮動小数点数を生成する	random.uniform()
random_choices	リストから項目を選択する（重みを指定可能）	random.choices()
random_shuffle	項目をシャッフルした新しいリストを返す	random.sample()
random_sample	母集団から重複なしで k 個の項目を選択する	random.sample()
secure_token_hex	暗号学的に安全な 16 進数トークンを生成する	secrets.token_hex()
secure_random_int	暗号学的に安全な整数を生成する	secrets.randbelow()

セットアップ

Claude Desktop

Claude Desktop の設定ファイルに次の内容を追加します。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "random-number": {
      "command": "uvx",
      "args": ["random-number-mcp"]
    }
  }
}

ツールのリファレンス

random_int

low から high まで（両端を含む）のランダムな整数を生成します。

パラメーター:

• low (int): 下限（含む）
• high (int): 上限（含む）

例:

{
  "name": "random_int",
  "arguments": {
    "low": 1,
    "high": 100
  }
}

random_float

low から high までのランダムな浮動小数点数を生成します。

パラメーター:

• low (float, optional): 下限（デフォルト: 0.0）
• high (float, optional): 上限（デフォルト: 1.0）

例:

{
  "name": "random_float",
  "arguments": {
    "low": 0.5,
    "high": 2.5
  }
}

random_choices

母集団から重複を許可して k 個の項目を選択します。重みを指定することもできます。

パラメーター:

• population (list): 選択対象の項目のリスト
• k (int, optional): 選択する項目数（デフォルト: 1）
• weights (list, optional): 各項目の重み（デフォルト: すべて同じ重み）

例:

{
  "name": "random_choices",
  "arguments": {
    "population": ["red", "blue", "green", "yellow"],
    "k": 2,
    "weights": [0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
  }
}

random_shuffle

項目をランダムな順序に並べた新しいリストを返します。

パラメーター:

• items (list): シャッフルする項目のリスト

例:

{
  "name": "random_shuffle",
  "arguments": {
    "items": [1, 2, 3, 4, 5]
  }
}

random_sample

母集団から重複なしで k 個の項目を選択します。

パラメーター:

• population (list): 選択対象の項目のリスト
• k (int): 選択する項目数

例:

{
  "name": "random_sample",
  "arguments": {
    "population": ["a", "b", "c", "d", "e"],
    "k": 2
  }
}

secure_token_hex

暗号学的に安全なランダムの 16 進数トークンを生成します。

パラメーター:

• nbytes (int, optional): ランダムなバイト数（デフォルト: 32）

例:

{
  "name": "secure_token_hex",
  "arguments": {
    "nbytes": 16
  }
}

secure_random_int

upper_bound 未満の暗号学的に安全なランダム整数を生成します。

パラメーター:

• upper_bound (int): 上限（含まない）

例:

{
  "name": "secure_random_int",
  "arguments": {
    "upper_bound": 1000
  }
}

セキュリティに関する考慮事項

このパッケージは、標準的な擬似乱数関数（シミュレーションやゲームなどに適しています）と、暗号学的に安全な関数（トークンやキーなどに適しています）の両方を提供します。

• 標準関数（random_int、random_float、random_choices、random_shuffle）: Python の random モジュールを使用します。高速ですが、暗号学的に安全ではありません。
• 安全な関数（secure_token_hex、secure_random_int）: Python の secrets モジュールを使用します。低速ですが、暗号学的に安全です。

開発

前提条件

• Python 3.10+
• uv パッケージマネージャー

セットアップ

# Clone the repository
git clone https://github.com/example/random-number-mcp
cd random-number-mcp

# Install dependencies
uv sync --dev

# Run tests
uv run pytest

# Run linting
uv run ruff check --fix
uv run ruff format

# Type checking
uv run mypy src/

MCP クライアントの設定

{
  "mcpServers": {
    "random-number-dev": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path_to_your_repo>/random-number-mcp",
        "run",
        "random-number-mcp"
      ]
    }
  }
}

注記： <path_to_your_repo>/random-number-mcp を、クローンしたリポジトリの絶対パスに置き換えてください。

ビルド

# Build package
uv build

# Test installation
uv run --with dist/*.whl random-number-mcp

リリースチェックリスト

1. バージョンを更新する：

   • pyproject.toml、src/random_number_mcp/__init__.py、server.json の version 番号を引き上げます。

2. 変更履歴を更新する：

   • リリース用の項目を CHANGELOG.md に追加します。

     • git diff のコンテキストを使って、コーディングエージェントとリリースノートの下書きを作成します。

     最新リリースに合わせて @CHANGELOG.md を更新してください。
     重要な変更、バグ修正、新機能をすべて記載してください。
     git diff は次のとおりです：
     [GIT_DIFF]
     

   • 保留中の他の変更とともにコミットします。

3. GitHub リリースを作成する：

   • GitHub の UI で新しいリリースの下書きを作成します。
     • UI でリリースタグを付けます。
   • GitHub ワークフローによって、パッケージが自動的にビルドされ、PyPI に公開されます。

MCP Inspector でのテスト

このサーバーを調査または開発するには、MCP Inspector の npm ユーティリティを使用してください。

# Install MCP Inspector
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector

# Run local development server with the inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run random-number-mcp

# Run PyPI production server with the inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx random-number-mcp

MCP Registry

mcp-name: io.github.zazencodes/random-number-mcp

ライセンス

MIT ライセンスです。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。