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Shogi MCP Server

by azumausu
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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-9cabd8e62d62

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

  1. 将棋エンジンバイナリを engine/engine に配置
  2. 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
ENGINE_PATH将棋エンジンのパス./engine/engine
PORTブリッジサーバーのポート8787
REST_BASEMCPサーバーが使用するブリッジAPIのベースURLhttp://localhost:8787
DEBUGエンジン通信のデバッグログを有効化（"1"で有効）-
EVAL_FILE評価関数ファイルのパス-
EVAL_DIR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

  1. エンジンバイナリの実行権限を確認
chmod +x engine/engine
  1. 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

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Tools

Enables AI agents to analyze shogi (Japanese chess) positions and moves by integrating with USI protocol engines. Provides position analysis, move evaluation, and game state assessment through HTTP API bridge and MCP tools.

  1. 概要
    1. 必要要件
      1. インストール
        1. セットアップ
          1. 使用方法
            1. Claude Desktop
            2. ブリッジサーバーの起動
            3. MCPサーバーの起動
          2. 環境変数
            1. プロジェクト構成
              1. 開発
                1. テスト
              2. トラブルシューティング
                1. 評価関数が読み込めない場合
                2. エンジンが起動しない場合
              3. ライセンス

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