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securityA
license-
qualityActs as a bridge between AI models and Google's PageSpeed Insights API, enabling detailed performance analysis of websites.
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21
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MIT License
Shogi MCP Server
将棋AIエンジンのHTTP APIブリッジおよびMCP（Model Context Protocol）サーバー実装です。
https://github.com/user-attachments/assets/cdff97b9-d60f-411b-b81f-9cabd8e62
将棋AIエンジンのREST APIおよびMCP（Model Context Protocol）サーバー実装です。
現時点のLLMとUSI形式の将棋AIの統合し、指し手の説明をさせるためのサンプルプログラムです。
概要
このプロジェクトは、ネイティブの将棋エンジンバイナリをラップし、以下の2つのインターフェースを提供します：
HTTP API Bridge: HTTPエンドポイント経由での将棋局面解析
MCP Server: AIエージェント統合のためのModel Context Protocolサーバー
必要要件
Node.js 18.0.0以上
USIプロトコル対応の将棋エンジン
評価関数ファイル（nn.bin）
インストール
# リポジトリのクローン
git clone <repository-url>
cd shogi-mcp
# 依存関係のインストール
npm install
セットアップ
将棋エンジンバイナリを
engine/engineに配置評価関数ファイルを
eval/nn.binに配置
使用方法
Claude Desktop
claude_desktop_config.jsonに以下を追記
"mcpServers": {
"shogi-mcp": {
"command": "ここにnodeのフルパスを追加",
"args": ["ここにmcp-server.mjsのフルパスを追加"],
"env": {
"REST_BASE": "http://localhost:8787"
}
}
}
ブリッジサーバーの起動
npm run start:bridge
デフォルトでポート8787で起動します。
APIエンドポイント
GET /health
ヘルスチェック用エンドポイント
GET /analyze
局面解析エンドポイント
パラメータ：
sfen(必須): SFEN形式の局面depth: 探索深さ（デフォルト: 30、最大: 30）multipv: 候補手の数（デフォルト: 10、最大: 10）threads: 使用スレッド数（デフォルト: 1、最大: 8）forceMove: 指定した手を指した後の局面を解析
例：
curl "http://localhost:8787/analyze?sfen=lnsgkgsnl/1r5b1/ppppppppp/9/9/9/PPPPPPPPP/1B5R1/LNSGKGSNL%20b%20-%201&depth=20&multipv=5"
MCPサーバーの起動
npm run start:mcp
MCPサーバーはstdio経由で通信し、以下のツールを提供します：
ping: 疎通確認analyze: 局面の完全解析（MultiPV）eval_at: 特定の手を指した後の局面評価
環境変数
変数名 | 説明 | デフォルト値 |
| 将棋エンジンのパス |
|
| ブリッジサーバーのポート |
|
| MCPサーバーが使用するブリッジAPIのベースURL |
|
| エンジン通信のデバッグログを有効化（"1"で有効） | - |
| 評価関数ファイルのパス | - |
| 評価関数ディレクトリのパス | - |
プロジェクト構成
shogi-mcp/
├── src/
│ ├── core/
│ │ └── engine.js # USIプロトコルエンジンラッパー
│ └── servers/
│ ├── bridge-server.js # Express HTTP APIブリッジサーバー
│ └── mcp-server.mjs # MCPサーバー実装
├── engine/
│ └── engine # 将棋エンジンバイナリ
├── eval/
│ └── nn.bin # 評価関数(NNUEで実装)
├── package.json
└── README.md
開発
テスト
ブリッジAPIのテスト例：
# ヘルスチェック
curl http://localhost:8787/health
# 初期局面の解析
curl "http://localhost:8787/analyze?sfen=startpos&depth=15&multipv=3"
トラブルシューティング
評価関数が読み込めない場合
環境変数で明示的にパスを指定してください：
EVAL_FILE=./eval/nn.bin EVAL_DIR=./eval npm run start:bridge
エンジンが起動しない場合
エンジンバイナリの実行権限を確認
chmod +x engine/engine
エンジンパスを環境変数で指定
ENGINE_PATH=/path/to/engine npm run start:bridge
ライセンス
MIT
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