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MCP Server for Windsurf

MCP Server for Windsurf

ローカル
github.com/rohanbanda-TRT開発ツール282 週間前に更新

MCP Server for Windsurf について

MCP Server for Windsurfは、FastAPIサービスを通じてWindsurfのエージェント型IDEにカスタムツールを追加します。ファイル検索、コード分析、Webリクエストを備え、RESTとWebSocketのインターフェースを提供します。

主な機能

  1. 01FastAPIバックエンド
  2. 02リアルタイム双方向WebSocket通信
  3. 03拡張可能なカスタムツール登録
  4. 04ツール実行用RESTエンドポイント
  5. 05ファイル検索、コード分析、Webリクエスト

活用シーン

  1. 01ディレクトリ内のパターン検索
  2. 02コードの構文、複雑度、依存関係の分析
  3. 03外部APIへのHTTPリクエスト実行

MCP 対応

MCPサーバーとして、Windsurfに追加ツールを提供します。WindsurfはWebSocketエンドポイントで接続でき、ツールはRESTエンドポイントからも実行できます。

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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

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

Windsurf 用 MCP サーバー

Windsurf のエージェント型 IDE に追加ツールを提供する Master Control Program(MCP)サーバーです。

概要

この MCP サーバーは、Windsurf に組み込まれていない追加ツールを提供し、Windsurf の機能を拡張するために設計されています。FastAPI を使用して、Windsurf とリアルタイムに通信するための WebSocket サポートを備えた堅牢な API サーバーを構築します。

機能

  • FastAPI バックエンド:高性能で使いやすいフレームワーク
  • WebSocket サポート:リアルタイムの双方向通信
  • 拡張可能なツールシステム:新しいツールを簡単に追加して Windsurf を拡張できます
  • RESTful API:ツール実行用の HTTP エンドポイント
  • Windsurf 連携:Windsurf IDE とのシームレスな連携

プロジェクト構成

MCP_servers/
├── main.py                 # Main FastAPI application
├── tools.py                # Custom tool implementations
├── windsurf_integration.py # Windsurf integration module
├── requirements.txt        # Project dependencies
└── README.md               # Documentation

組み込みツール

MCP サーバーには、いくつかの組み込みツールが含まれています。

  1. ファイル検索:パターンマッチングを使ってディレクトリ内のファイルを検索します
  2. コード分析:コードファイルの構文、複雑さ、依存関係を分析します
  3. Web リクエスト:外部 API に HTTP リクエストを送信します

インストール

  1. リポジトリをクローンします
  2. 仮想環境を作成します:
    python -m venv venv
    source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
    
  3. 依存関係をインストールします:
    pip install -r requirements.txt
    

使用方法

  1. MCP サーバーを起動します:

    python main.py
    

    これにより、http://localhost:8089 でサーバーが起動します

  2. WebSocket 接続を次のように設定して、Windsurf を MCP サーバーに接続します:

    ws://localhost:8089/ws
    
  3. http://localhost:8089/docs で API ドキュメントにアクセスします

カスタムツールの追加

MCP サーバーに新しいツールを追加するには:

  1. tools.py を開きます
  2. @register_tool デコレーターを使ってツールを登録します:
@register_tool(
    name="my_custom_tool",
    description="Description of what the tool does",
    parameters={
        "param1": {"type": "string", "description": "Description of parameter 1"},
        "param2": {"type": "integer", "description": "Description of parameter 2"}
    }
)
async def my_custom_tool_handler(params: Dict[str, Any]) -> Any:
    # Tool implementation
    param1 = params.get("param1", "")
    param2 = params.get("param2", 0)
    
    # Do something with the parameters
    result = f"Processed {param1} with value {param2}"
    
    return {"output": result}

API エンドポイント

  • GET /:サーバー情報
  • GET /tools:利用可能なすべてのツールを一覧表示
  • POST /tools/{tool_name}:指定したツールを実行
  • WebSocket /ws:リアルタイム通信のための WebSocket エンドポイント

ライセンス

MIT

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。