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llmmcp

llmmcp

ローカル
github.com/zero-abd開発ツール636 週間前に更新

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

  1. 01公式プロバイダードキュメントの検索
  2. 02プロバイダーとモデルの動的表示
  3. 03APIパラメーターと制限の確認
  4. 04最新の実装パターンの検索

活用シーン

  1. 01モデルの機能対応状況の確認
  2. 02ツール利用パラメーターの検証
  3. 03コンテキスト長とレート制限の確認
  4. 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。

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

llmmcp

MCP Registry

🌐 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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

  1. 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)。
  2. 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。


Abdullah Al Mahmud が開発

ライセンス

MIT

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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。