llmmcp について
llmmcpは、OpenAI、Anthropic、Google Geminiの公式ドキュメントを検索できるMCPサーバーです。公式資料をインデックス化し、プロバイダーと注目モデルを動的に一覧表示して、API仕様や実装方法の確認に役立ちます。
主な機能
- 01公式プロバイダードキュメントの検索
- 02プロバイダーとモデルの動的表示
- 03APIパラメーターと制限の確認
- 04最新の実装パターンの検索
活用シーン
- 01モデルの機能対応状況の確認
- 02ツール利用パラメーターの検証
- 03コンテキスト長とレート制限の確認
- 04非推奨ライブラリパターンの回避
MCP 対応
MCPサーバーとして、ドキュメント検索用の`search_docs`とプロバイダー一覧用の`list_providers`を提供します。公式資料から週次でドキュメント索引を更新します。
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。
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。
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
llmmcp
🌐 ウェブサイト: https://llmmcp.vercel.app
🎥 デモ:
https://github.com/user-attachments/assets/eaad8d05-b7a8-4bf0-86c6-4fe2726da628
LLM のハルシネーションや古いコードパターンを防ぎます。
llmmcp は、主要な LLM プロバイダー(OpenAI、Anthropic、Google Gemini)の最新ドキュメントをリアルタイムで提供する、Model Context Protocol(MCP)サーバーです。Cursor、Claude Desktop、Windsurf などの AI エージェントが、古いトレーニングデータや非推奨のライブラリパターンではなく、最新の公式ドキュメントに基づいて作業できるようにします。
llmmcp を使う理由
LLM は、自身の最新バージョン、機能の利用可否(特定のモデルでのツール使用など)、価格について、頻繁にハルシネーションを起こします。llmmcp は、以下を提供することでこの問題を解決します。
- ✅ 最新のモデル情報:利用可能な最新モデル(Gemini 2.0 Flash、Claude 3.5 Sonnet など)を常に把握できます。
- ✅ 詳細な API パラメーター:検証済みのツール使用構文、コンテキストウィンドウのサイズ、レート制限を確認できます。
- ✅ 最新の実装パターン:AI エージェントに、従来の古いバージョンや非推奨のライブラリを使わせるのではなく、現在のベストプラクティスに従わせます。
- ✅ リアルタイム検索:プロバイダーの公式ドキュメントをインデックス化したベクターデータベースを検索します。
- ✅ 動的な一覧:ハードコードされた一覧に頼らず、プロバイダーの最新状況を取得できます。
🚀 クイックスタート
ローカルにインストールしなくても、お好みの AI ツールですぐに llmmcp を使えます。
Cursor
Settings > Models > MCP Servers で新しい MCP サーバーを追加します。
- 名前:
llmmcp - タイプ:
command - コマンド:
npx -y llmmcp@latest
Claude Desktop
claude_desktop_config.json に以下を追加します。
{
"mcpServers": {
"llmmcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "llmmcp@latest"]
}
}
}
🛠 機能
search_docs
特定の技術的な詳細について、最新の公式ドキュメントを検索します。 例:「Gemini 1.5 Pro のツール使用パラメーターは何ですか?」
list_providers
利用可能なプロバイダー(OpenAI、Anthropic、Google)と、現在プロモーション中のモデルの最新一覧を取得します。
🏗 仕組み
llmmcp は、速度と信頼性を重視して設計されています。
- インデクサー:週次スクレーパーが、公式ドキュメントから生の Markdown/テキストを取得します。
- ベクターデータベース:チャンクを埋め込み、統合された埋め込み機能を備えた Pinecone に保存します。
- バックエンド:Cloudflare Worker がクエリの埋め込みと検索を処理し、頻繁に利用される結果を Workers KV にキャッシュします。
- MCP クライアント:軽量な CLI が MCP リクエストを Worker への API 呼び出しに変換します。
🤝 コントリビューションとセルフホスト
このプロジェクトはオープンソースです。バックエンドの独自インスタンスを実行する場合は、以下をご確認ください。
- アーキテクチャとデプロイを参照してください(近日公開予定。現在のセットアップについてはログをご覧ください)。
- リポジトリをフォークし、新しいドキュメントソースの PR を提出してください。
ライセンス
MIT
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。