Sleeek MCP Server - Production Ready

Sleeek MCP サーバー - 本番環境対応

この MCP サーバーは、SleeekApp 向けにコンテキストを考慮した写真評価を提供します。

• ✅ 試行をまたいだコンテキストの記憶
• ✅ 角度の変化の検出
• ✅ 制約の学習
• ✅ 段階的なフィードバック
• ✅ 将来的なエージェント機能

Railway へのクイックデプロイ

1. GitHub にプッシュ

cd ~/Desktop/sleeek-mcp-deploy
git init
git add .
git commit -m "Initial MCP server"
git branch -M main
git remote add origin YOUR_GITHUB_REPO_URL
git push -u origin main

2. Railway にデプロイ

1. railway.app にアクセスします
2. 「New Project」→「Deploy from GitHub repo」をクリックします
3. リポジトリを選択します
4. 環境変数 OPENAI_API_KEY を追加します
5. デプロイします。

Railway から、次のような URL が提供されます。https://sleeek-mcp.up.railway.app

3. iOS アプリを更新

MCPClient.swift で、次のように変更します。

private let bridgeURL = "https://sleeek-mcp.up.railway.app"

ローカル開発

npm install
cp .env.example .env
# Add your OpenAI API key to .env
npm start

機能

コンテキスト認識

• 以前の評価を記憶します
• 同じフィードバックを繰り返しません
• 身体的な制約を追跡します
• 段階的に受け入れます（最大 3 回まで試行）

角度検出

• 30°を超えるカメラの移動を検出します
• 新しい角度ではコンテキストをリセットします
• 新しい位置から改めて評価します

将来的なエージェント機能

この MCP アーキテクチャにより、以下が可能になります。

• マルチステップの計画
• 部屋をまたいだ最適化
• すべてのユーザーからの学習
• パーソナライズされたスタイルへの適応
• 他のツールとの統合

API エンドポイント

POST /assess

{
  "imageBase64": "...",
  "roomType": "living",
  "shootId": "uuid",
  "currentAngle": {
    "pitch": 0,
    "yaw": 0,
    "roll": 90
  }
}

レスポンス：

{
  "feedback": "Move left to include the fireplace. The sofa is well-framed.",
  "attemptNumber": 1,
  "angleReset": false,
  "score": 75,
  "isAcceptable": false,
  "constraints": []
}

本番環境での考慮事項

1. データベース：インメモリストレージを PostgreSQL に置き換えます
2. 認証：セキュリティのために API キーを追加します
3. レート制限：不正利用を防止します
4. モニタリング：ロギングサービスを追加します
5. キャッシュ：類似した評価をキャッシュします