presence-mcp について
presence-mcpは、既存のpresence MCPサーバーを起動するPyPIランチャーで、MCP対応クライアントの設定に使えます。ローカルのpresenceを見つけてstdioを転送するため、クライアント設定にマシン固有のスクリプトパスを記述する必要がありません。
主な機能
- 01ローカルのpresence MCPサーバーを起動
- 02プロジェクトモデルとテレメトリのリソースを公開
- 03クライアント設定で共通コマンドを使用
- 04CLIとPython実行ファイルのパスを指定
活用シーン
- 01Claude Desktopでpresenceを設定
- 02CursorまたはContinueをpresenceに接続
- 03プロジェクトごとの作業ディレクトリを指定
- 04別のPythonインタープリターでpresenceを実行
MCP 対応
このパッケージ自体はMCPを実装せず、presenceを見つけてそのMCPサーバーへstdioを転送します。サーバーはリポジトリごとに、継続的に更新されるプロジェクトモデルと最近の成果テレメトリという2つの読み取り専用リソースを公開します。
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。
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
presence-mcp
presenceの生きたプロジェクトモデルと成果テレメトリーを、Claude Desktop、Cursor、Continue、その他のMCP対応クライアント向けにMCPリソースとして公開するPyPIランチャーです。
presenceはClaude Codeプラグインです。すでにlib/cli.py mcpにstdio MCPサーバーが含まれており、リポジトリごとに2つの読み取り専用リソースを公開します(提供内容を参照)。このパッケージは、そのサーバーを公式のMCP Registryに登録し、マシンごとに異なる絶対パスではなく、すべてのクライアント設定で単一のコマンド名を使って呼び出せるようにするPyPI用のシムです。
ランチャー自体はMCPを扱いません。ローカルのpresenceインストールを見つけ、stdioをpython lib/cli.py mcpに転送します。Pythonで約40行、標準ライブラリのみを使用します。
クイックスタート
pip install presence-mcp
次に、任意のMCPクライアントでpresence-mcpコマンドを指定します。Claude Desktopの場合は次のとおりです。
{
"mcpServers": {
"presence": {
"command": "presence-mcp"
}
}
}
CursorとContinueのクライアント別設定の全容は以下を参照してください。Python 3.12以降と、ローカルへのpresenceのインストールが必要です。
提供内容
作業したリポジトリごとに、読み取り専用のMCPリソースを2つ提供します。
| URI | 内容 | MIMEタイプ |
|---|---|---|
presence://<repo_id>/model | 生きたmodel.md(Markdown) | text/markdown |
presence://<repo_id>/telemetry | 最近のコミット/リバート/検証に関する記録(JSON配列) | application/json |
<repo_id>はリポジトリのSHA-256の先頭12文字です。サーバーはランチャーの作業ディレクトリから現在のリポジトリを特定します。作業ディレクトリに関する注意を参照してください。リソースのスキーマとプロトコルの詳細については、presenceのdocs/mcp.mdを参照してください。
クライアント別の設定
どのクライアントでも同じpresence-mcpコマンドを使えます。
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)、またはWindows/Linuxでの同等のファイル:
{
"mcpServers": {
"presence": {
"command": "presence-mcp"
}
}
}
Cursor
プロジェクトルートの.cursor/mcp.json、またはCursorのグローバルMCP設定:
{
"mcpServers": {
"presence": {
"command": "presence-mcp"
}
}
}
Continue
~/.continue/config.json:
{
"mcpServers": [
{
"name": "presence",
"command": "presence-mcp"
}
]
}
インストールの確認
ランチャーはstdinからJSON-RPCを受け付けます。{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize"}を貼り付けてEnterキーを押すと、initialize応答が返ります。コンソールスクリプトが使いにくい場合は、python -m presence_mcpとして呼び出すこともできます。
環境変数
| 変数 | 用途 |
|---|---|
PRESENCE_MCP_CLI | presenceのlib/cli.pyへの絶対パスです。デフォルトの~/.claude/plugins/presence/lib/cli.py検索先を上書きします。設定されているのにパスが存在しない場合、フォールバックせずランチャーがエラーを返すため、入力ミスに気づけます。 |
PRESENCE_MCP_PYTHON | presenceの実行に使うPythonインタープリターです。デフォルトはランチャー自身のsys.executableです。presenceが別のPython環境(たとえばプロジェクトのvenv)にインストールされている場合に便利です。 |
presence-mcpがpresenceを見つけられないと報告する場合は、presenceを標準のClaude Codeプラグインパスにインストールするか、PRESENCE_MCP_CLIを設定してください。
作業ディレクトリに関する注意点
presence の MCP サーバーは、ランチャーの作業ディレクトリから git rev-parse --show-toplevel を使って現在のリポジトリを特定します。サーバーを固定ディレクトリから起動する MCP クライアントでは、1 つのリポジトリしか参照できません。リポジトリを切り替えるには、プロジェクトごとに別のインスタンスを起動する(クライアントのサーバーごとの設定で cwd を指定する)か、対象プロジェクトのルートからサーバーを再起動してください。
互換性
- Python: 3.12 以降。CI マトリックスでは 3.12/3.13/3.14 を対象としています。
- presence:
>= 0.6.0でテスト済みです。v0.4.1(MCP サーバーが初めて含まれたバージョン)までの古いバージョンでも動作する可能性はありますが、CI では検証していません。 - プラットフォーム: Linux と macOS は CI で検証済みです。v0.1.0 では Windows は未検証です。ランチャーではクロスプラットフォーム対応の
subprocess.runを使用していますが、デフォルトの presence インストールパス(~/.claude/plugins/presence/lib/cli.py)については、実際に Windows にインストールして確認する必要があります。お試しになった場合は、問題をご報告ください。
このランチャーはプロトコルに依存しません。presence に新しい MCP リソースが追加されても、リビジョンは更新されません。更新されるのは、独自の解決ロジック、CLI のインターフェース、または server.json の内容に変更があった場合のみです。
問題の報告先
- ランチャーの不具合(パスの検出、インストールエラー、CLI 引数の転送):このリポジトリの issue。
- リソースの内容に関する不具合(
presence://*/modelの返却内容、テレメトリのスキーマ、作業ディレクトリの動作、プロトコル自体に関する問題):presence リポジトリの issue。
識別について
presence の MCP サーバーは、initialize 応答で serverInfo.name = "presence-mcp" を通知します。これはサーバーの MCP ID です。このパッケージは PyPI ランチャーです。意図的に同じ名前を使用しています。
リンク
- PyPI:https://pypi.org/project/presence-mcp/
- MCP Registry:https://registry.modelcontextprotocol.io/v0/servers?search=presence-mcp (
io.github.sara-star-quant/presence-mcp) - 上流(presence):https://github.com/sara-star-quant/presence
ライセンス
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。