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MCP Advisor

MCP Advisor

ローカル
stucchi.github.io開発ツール017 週間前に更新

MCP Advisor について

MCP Advisorは、定期更新されるレジストリのスナップショットからMCPサーバーを検索・閲覧するMCPサーバーです。検索はローカルで実行され、アカウントやトラッキング、依存バックエンドは不要です。

主な機能

  1. 01クエリやレジストリ条件で検索
  2. 02サーバー詳細の取得
  3. 03インストール手順の取得
  4. 04トレンドとレジストリ統計の表示
  5. 05タグとサーバー件数の閲覧

活用シーン

  1. 01用途に合うMCPサーバーの検索
  2. 02掲載サーバーの設定手順の確認
  3. 03レジストリの傾向や分類の調査

MCP 対応

ローカルのレジストリスナップショットを使い、検索、詳細照会、インストール案内、レジストリ閲覧のツールをMCPクライアントに公開します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"stucchi-mcp-advisor": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-advisor"
]
}
}
}
起動コマンドuvx mcp-advisor

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypimcp-advisor2.0.0

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

MCP Advisor

MCP Advisor

AI アシスタントが MCP Advisor レジストリから MCP サーバーを閲覧、検索、発見できる MCP サーバーです。

レジストリデータは公式 MCP レジストリの静的なスナップショットで、定期的に更新され、ウェブ上で公開されています。検索と参照はすべてパッケージ内でローカルに実行されます。アカウントやトラッキングは不要で、依存するバックエンドもありません。

インストール

# Run directly (recommended)
uvx mcp-advisor

# Or install globally
pip install mcp-advisor

使い方

Claude Desktop の場合

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-advisor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-advisor"]
    }
  }
}
Cursor の場合

.cursor/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-advisor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-advisor"]
    }
  }
}
単体で使用する場合
uvx mcp-advisor                              # stdio transport (default)
uvx mcp-advisor --transport sse              # SSE transport
uvx mcp-advisor --data-url http://localhost:8000   # custom snapshot source (or a local dir)

ツール

ツール説明
search_serversフィルター(クエリ、トランスポート、レジストリの種類、タグ、並べ替え)を指定して MCP サーバーを検索します
get_server_details特定のサーバーの詳細情報を取得します
get_install_instructionsClaude Desktop、Cursor、opencode、または汎用のインストール設定を取得します
get_trending_serversGitHub のスター数と最近のアクティビティに基づいて、トレンドのサーバーを取得します
get_registry_statsレジストリの統計情報を取得します
browse_tagsサーバー数とともにすべてのタグを一覧表示します

ライセンス

MIT - Luca Stucchi

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。