** 注：このプロジェクトはメンテナンスを終了しました。小規模モデルのモデルメモリに問題があるため、MCPサーバーとしてはモノリシックなルーティングプロバイダーではなく、個別のコンテナ化されたサーバープロバイダーを使用する方法を推奨しています。他のユーザーが引き続きこの方法を試したい場合に備えて、コードは更新されています。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー

モデルコンテキストプロトコル標準を実装し、GitHub、GitLab、Google マップ、メモリストレージ、Puppeteer Web 自動化用のツールを提供するモジュラー サーバーです。

建築

MCPサーバーはモジュール型アーキテクチャで構築されており、各ツールは個別のモジュールとして実装されています。サーバーは、リクエストを適切なツールにルーティングする統合ゲートウェイを提供します。

特徴

• MCP ゲートウェイ: MCP 標準に準拠したすべてのツール リクエストの統合エンドポイント

• MCPマニフェスト: 利用可能なすべてのツールとその機能を記述するエンドポイント

• 直接ツールアクセス:各ツールは独自のAPIエンドポイントを介して直接アクセスできます。

• モジュラー設計：必要に応じてツールを簡単に追加または削除できます

付属ツール

1. GitHubツール: GitHubリポジトリ、問題、検索を操作する

2. GitLabツール: GitLabプロジェクト、問題、パイプラインを操作する

3. Google マップツール: ジオコーディング、ルート案内、場所検索

4. メモリツール: データを永続的に保存および取得する

5. Puppeteer Tool : スクリーンショットを撮り、PDFを生成し、ウェブサイトからコンテンツを抽出します

はじめる

前提条件

• Python 3.8以上

• Node.js 14以上

• Red Hat ベースの Linux ディストリビューション (RHEL、CentOS、Fedora) または任意の Linux/macOS システム

インストール

1. このリポジトリをクローンします:

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git cd mcp-server

2. Python の依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt

3. Node.js の依存関係をインストールします。

   npm install

4. 設定を含む.envファイルを作成します。

   SECRET_KEY=your-secret-key DEBUG=False # GitHub configuration GITHUB_TOKEN=your-github-token # GitLab configuration GITLAB_TOKEN=your-gitlab-token # Google Maps configuration GMAPS_API_KEY=your-google-maps-api-key # Memory configuration MEMORY_DB_URI=sqlite:///memory.db # Puppeteer configuration PUPPETEER_HEADLESS=true CHROME_PATH=/usr/bin/chromium-browser

5. サーバーを起動します。

   python app.py

コンテナ化されたデプロイメント

Docker または Podman (Red Hat のコンテナ エンジン) を使用してサーバーを実行できます。

Docker デプロイメント

Docker と docker-compose がすでにインストールされている場合:

1. Docker イメージをビルドします。

   docker build -t mcp-server .

2. コンテナを実行します。

   docker run -p 5000:5000 --env-file .env mcp-server

3. あるいは、docker-compose を使用します。

   docker-compose.ymlファイルを作成します。

   version: '3' services: mcp-server: build: . ports: - "5000:5000" volumes: - ./data:/app/data env_file: - .env restart: unless-stopped

   次に以下を実行します:

   docker-compose up -d

Podmanの展開

Podman を使用する Red Hat ベースのシステム (RHEL、CentOS、Fedora) の場合:

1. コンテナイメージをビルドします。

   podman build -t mcp-server .

2. コンテナを実行します。

   podman run -p 5000:5000 --env-file .env mcp-server

3. 永続的なストレージが必要な場合:

   mkdir -p ./data podman run -p 5000:5000 --env-file .env -v ./data:/app/data:Z mcp-server

   注: :Zサフィックスは SELinux 対応システムにとって重要です。

4. Podman Compose を使用する (インストールされている場合):

   # Install podman-compose if needed pip install podman-compose # Use the same docker-compose.yml file as above podman-compose up -d

MCPサーバーの使用

MCPゲートウェイ

MCP ゲートウェイは、MCP 標準を使用するすべてのツールにアクセスするためのメイン エンドポイントです。

エンドポイント: POST /mcp/gateway

リクエスト形式:

応答形式:

MCPマニフェスト

MCP マニフェストには、利用可能なすべてのツールとその機能が記述されています。

エンドポイント: GET /mcp/manifest

応答形式:

直接ツールアクセス

各ツールには、独自の API エンドポイントを介して直接アクセスすることもできます。

• GitHub: /tool/github/...

• GitLab: /tool/gitlab/...

• Google マップ: /tool/gmaps/...

• メモリ: /tool/memory/...

• 操り人形師: /tool/puppeteer/...

利用可能なエンドポイントの詳細については、各ツールの API ドキュメントを参照してください。

ツールドキュメント

GitHubツール

GitHub ツールは、リポジトリ、問題、検索用の GitHub API へのアクセスを提供します。

アクション:

• listRepos : ユーザーまたは組織のリポジトリを一覧表示する

• getRepo : 特定のリポジトリの詳細を取得する

• searchRepos : リポジトリを検索する

• getIssues : リポジトリの問題を取得する

• createIssue : リポジトリに新しい問題を作成する

GitLabツール

GitLab ツールは、プロジェクト、問題、パイプラインの GitLab API へのアクセスを提供します。

アクション:

• listProjects : 認証されたユーザーがアクセスできるすべてのプロジェクトを一覧表示します

• getProject : 特定のプロジェクトの詳細を取得する

• searchProjects : GitLab上のプロジェクトを検索

• getIssues : プロジェクトの課題を取得する

• createIssue : プロジェクトに新しい問題を作成する

• getPipelines : プロジェクトのパイプラインを取得する

Googleマップツール

Google マップ ツールは、ジオコーディング、ルート案内、場所検索のための Google マップ API へのアクセスを提供します。

アクション:

• geocode : 住所を地理座標に変換する

• reverseGeocode : 地理座標を住所に変換する

• getDirections : 2つの場所間の道順を取得する

• searchPlaces : Google Places API を使用して場所を検索する

• getPlaceDetails : 特定の場所の詳細を取得する

メモリツール

メモリ ツールは、データを保存および取得するための永続的なキー値ストアを提供します。

アクション:

• get : キーでメモリ項目を取得する

• set : メモリアイテムを作成または更新する

• delete : キーでメモリ項目を削除する

• list : オプションのフィルタリングを使用して、すべてのメモリ項目を一覧表示します。

• search : 値でメモリ項目を検索する

操り人形ツール

Puppeteer ツールは、スクリーンショットの撮影、PDF の生成、Web サイトからのコンテンツの抽出を行う Web 自動化機能を提供します。

アクション:

• screenshot : ウェブページのスクリーンショットを撮る

• pdf : ウェブページのPDFを生成する

• extract : ウェブページからコンテンツを抽出する

貢献

貢献を歓迎します！MCP サーバーを拡張する方法は次のとおりです。

新しいツールの追加

1. toolsディレクトリに新しいファイルを作成します（例： tools/newtool_tool.py 。

2. 既存のツールと同じパターンに従うアクションでツールを実装する

3. app.pyのマニフェストにツールを追加します

4. ツールのブループリントをtools/__init__.pyに登録します。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• 標準仕様のモデルコンテキストプロトコル

• ウェブフレームワークのFlask

• ウェブ自動化のためのPuppeteer