GuardMarket について
GuardMarketは、設定済みバックエンドに接続し、コマースやデータ処理のスキルを検索、確認、実行するPython製MCPクライアントです。残高とレシートの照会にも対応し、スキル実行、アカウント、課金はバックエンドが担います。
主な機能
- 01バージョン付きスキルと価格の検索
- 02スキーマ、例、作用の確認
- 03支出上限を指定した実行
- 04ウォレット残高の参照
- 05実行レシートの取得
活用シーン
- 01入力データからカート合計を計算
- 02商品データの検証や正規化
- 03エクスポート前にCSV数式をエスケープ
- 04在庫基準の確認や数値の要約
MCP 対応
スキル検索、詳細表示、実行、ウォレット残高、レシート取得の5つのMCPツールを提供します。別運営のバックエンドに接続し、検索は匿名で可能ですが、実行やアカウント関連ツールにはAPIキーが必要です。
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
GuardMarket — MCP で利用するコマースおよびデータのスキル
中文 · 125-skill catalog · Releases · MCP Registry · 連携例
GuardMarket は、バージョン管理されたスキルの検索、スキーマと価格の確認、明示的な支出上限を設定した呼び出し、ウォレット残高とレシートの確認を行う 5 つのツールを MCP クライアントに提供します。カタログには、コマース、在庫、CSV、JSON、テキスト、日付、数学、統計、エンコーディング、検証、単位変換に関する実装済みスキルが 125 件掲載されています。
**バージョン 0.3.0 を公開しました:公開リポジトリ、リリースインストールファイル、および全 130 ページのドキュメントサイトをご利用いただけます。MCPB は io.github.zma-petterzhang/guardmarket として有効な MCP Registry レコード**を持ち、2026-09-26 に公開されました。これはパッケージメタデータの登録です。OpenAI および Claude のプラグインディレクトリへの登録承認は、別途必要な手続きです。
**このリポジトリは公開クライアントとドキュメントを提供します。**スキルの実行、アカウント、課金は、別途運用される GuardMarket バックエンドで行われます。このクライアントをインストールしても、バックエンドやウォレットは作成されません。公開本番 MCP エンドポイントと PyPI の掲載情報は、まだ提供されていません。静的ウェブサイトはドキュメントであり、実行エンドポイントではありません。同梱の例は合成データであり、アカウントデータは含まれません。
インストールと接続
デスクトップバンドル:リリース v0.3.0から guardmarket-mcp-0.3.0.mcpb をダウンロードし、SHA256SUMS と照合して検証してください。MCPB 0.4 とその uv ランタイムに対応するホストで開いてください。ホストが Python 3.11 以降を管理するため、バンドルに外部 Python 依存関係はありません。インストールフォームに実際のバックエンド URL を設定してください。匿名での検索には、マスクされたコンシューマー API キー欄を空のままにします。古い MCPB 形式にしか対応していないホストでは、以下の wheel/stdio によるインストールを使用してください。このバンドルを使うには、稼働中のバックエンドが必要です。マーケットプレイスサーバーはインストールされません。バンドルの詳細をご覧ください。
Python 3.11 以降が必要です。Python クライアントにランタイム依存関係はありません。
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install "git+https://github.com/zma-petterzhang/[email protected]"
.venv/bin/guardmarket-mcp --version
Git を使わずにインストールするには、リリース v0.3.0から wheel をダウンロードし、リリースの SHA256SUMS と照合して SHA-256 を検証してから、python -m pip install /path/to/guardmarket_mcp-0.3.0-py3-none-any.whl を実行してください。本番環境では、バージョンまたはコミットを固定してください。Windows では .venv\Scripts\python.exe と .venv\Scripts\guardmarket-mcp.exe を使用してください。
GUARDMARKET_URL にバックエンドのオリジンを設定します。たとえば、ローカルインスタンスの場合は http://127.0.0.1:8787 です。クライアントが受け付けるのは、HTTPS オリジンと数値のループバックアドレスを使った HTTP オリジンのみです。リダイレクトと環境変数で設定された HTTP プロキシは無効です。
export GUARDMARKET_URL=http://127.0.0.1:8787
.venv/bin/guardmarket-mcp
このコマンドは標準入力で MCP メッセージを待ち受けます。通常は AI クライアントによって起動されます。バックエンドで公開検索が許可されている場合、market.search と market.describe は匿名で利用できます。残りの 3 つのツールには、そのバックエンドのアカウント設定で作成したコンシューマー API キーが必要です。クライアントの環境変数(GUARDMARKET_API_KEY)またはユーザー所有のモード 0600 の通常ファイル(--key-file /absolute/path/key)を使って指定してください。キー・ファイルのオプションは POSIX 専用です。環境変数は Windows でも使用できます。実際のキーをコミットする設定ファイルやチャットメッセージに記載しないでください。
ツールと課金の動作
| MCP ツール | 目的 | 認証 |
|---|---|---|
market.search | 現在公開されているスキルと価格を検索します | 匿名 |
market.describe | 選択したバージョンのスキーマ、使用例、効果、価格を確認します | 匿名 |
market.invoke | max_price_micros と idempotency_key を指定して、ユーザーが許可したスキルを実行します | API キー |
market.wallet | 利用可能残高、予約済み残高、通貨を確認します | API キー |
market.receipt | 自分が所有する実行結果と課金状態を取得します | API キー |
まず検索し、次に返された正確な skill_id の詳細を確認してから実行してください。通貨単位 1 は 1,000,000 マイクロに相当します。記載されている ¥0.01 の例はデモ価格であり、デプロイ環境での価格を保証するものではありません。選択したバックエンドが通貨、テスト/本番モード、実際の価格を報告します。テストモードではシミュレーション上の資金が使われます。成功した実行には料金が発生します。保留中または結果が不確かな実行では、ホールドが維持される場合があります。結果が不確かな場合は、同じ冪等性キーと同一の引数を再利用してください。「再試行」するために新しいキーを送信しないでください。
使用例:指定された税率と割引率でカートの合計額を計算する、商品データを検証して正規化する、スプレッドシートにエクスポートする前に CSV の数式をエスケープする、在庫の発注しきい値を比較する、提示された数値を要約する。これらのツールは、リアルタイムの税率、為替レート、株価、配送料の見積もりを取得しません。元の 125 個の関数は提供されたデータを変換します。サードパーティ製スキルには外部への影響を伴うものがあり、その内容は market.describe で開示されます。
AI クライアントを接続する
使用例と検証済みのソース参照では、Claude Desktop、Claude Code、Qwen Code、Qwen-Agent、Codex を取り上げています。ポータブルな plugin.json、mcp.json、skills/ バンドルには、Codex と Claude の互換性マニフェストも含まれています。まずクライアントをインストールして guardmarket-mcp がランチャーの PATH に含まれるようにするか、実行可能ファイルの絶対パスを使用してください。
ChatGPT と Claude のウェブコネクターには、デプロイ済みの公開 HTTPS MCP エンドポイントと、設定済みの認証フローが必要です。リポジトリの URL を使って、ノート PC 上の stdio コマンドに接続することはできません。GitHub リポジトリ、ドキュメントサイト、llms.txt が、いずれかのモデルにツールを自動的にインストールしたり、インデックス登録を保証したりすることはありません。
開発とリリース
python -m unittest discover -s tests -v
python scripts/build_docs.py
python -m pip install build
python -m build
python scripts/build_mcpb.py
CI では Python 3.11–3.13 を検証し、静的サイトを再生成して、wheel と MCPB をビルドします。v* タグをプッシュすると、wheel、ソースアーカイブ、デスクトップ MCPB バンドル、SHA-256 チェックサムを含む GitHub リリースが作成されます。PyPI や AI ベンダーのディレクトリには公開されません。MCPB ビルダーは明示的な許可リストと決定論的な ZIP メタデータを使用し、レジストリへの登録準備用に fileSha256 を出力します。GitHub Pages はデプロイワークフローを使って docs/ を配信します。公開カタログのメタデータはバージョン管理されたスナップショットです。実行時には、選択したバックエンドが引き続き正となります。
別途、手動実行する GitHub Actions ワークフローでは、GitHub OIDC を使ってリリース済み MCPB のメタデータを準備し、MCP Registry に公開します。最初にリリースアーティファクトとそのチェックサムを検証します。v0.3.0 の登録実行は成功しました。そのレジストリレコードは有効です。レコードは変更不可の v0.3.0 リリースアーティファクトを参照しており、main のドキュメントを更新してもそのアーティファクトは置き換えられません。MCP Registry への公開は、OpenAI または Claude のプラグインディレクトリによる審査とは別です。
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。