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WithSeismic MCP

by dougwithseismic
GitHub
TypeScript
MIT License
6
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D0UGWITHSEISMIC/WITHSEISMIC-MCP

地震MCP搭載

SYSTEMS ONLINE • NEURAL INTERFACE ACTIVE • COMBAT DATA ANALYSIS • TACTICAL OVERLAY ENABLED • PERFORMANCE METRICS NOMINAL

独自のAIツールとプロンプトをホストするための、本番環境対応のMCPサーバーテンプレートです。リモートデプロイまたはローカル実行が可能。インフラストラクチャの煩わしさなく、ツールをAIモデルに公開したい開発者向けに設計されています。

://これは誰のためのものですか?

このテンプレートは次の場合に最適です。

  • AIツール開発者: AIモデルが連携できる独自のツールを構築してホストする
  • チームと組織: AIアプリケーション用の共有MCPサーバーをセットアップする
  • 個人開発者: 本番環境対応のセットアップで MCP 開発をすぐに開始できます
  • APIプロバイダー: 標準化されたインターフェースを通じてAIモデルにサービスを公開します

以下のことを望むかどうか:

  • 🌐 複数のクライアントが接続できるリモート MCP サーバーをホストする
  • 🔧 開発とテストのためにstdio経由でローカルで実行する
  • 🚀 本番環境対応の MCP 実装を展開する
  • 🛠️ インフラストラクチャを気にせずにツールを構築する

このテンプレートには、開始するために必要なものがすべて揃っています。

：//概要

MCP サーバーは、ツールを AI モデルに公開するための 2 つの方法を提供します。

  1. リモート サーバー モード (SSE) : 複数のクライアントが接続できるリモート サーバーとして展開します。
    • 本番環境への導入に最適 ( pnpm start:sse )
    • 複数の同時接続をサポート
    • 鉄道などのプラットフォームへの簡単な導入
    • 安全でスケーラブル
  2. ローカルモード (stdio) : 開発とテストのためにローカルで実行します ( pnpm start )
    • 地域開発に最適
    • 直接stdio通信
    • 高速な反復とデバッグ

主な機能:

  • ツール: モデルが呼び出せる実行可能な関数
  • プロンプト: テンプレートベースのメッセージジェネレータ
  • 自動検出: コンポーネントの自動登録
  • 型安全性: TypeScriptを全面的にサポート

://なぜこの MCP サーバー テンプレートを使用するのでしょうか?

モデルコンテキストプロトコル（MCP）はまだ初期段階ですが、一つ確かなことがあります。それは、迅速な導入にはスムーズな開発が不可欠だということです。この実装は、開発者がインフラストラクチャではなく、優れたツールの構築に集中できるようにすることに重点を置いて構築されています。

即時展開

# Option 1: One-Click Deploy Click the "Deploy on Railway" button above ☝️ # Option 2: Local Setup pnpm install && pnpm dev

ゼロ摩擦開発

  • 定型文は不要：ツールを定義してインポートするだけで完了です。あとは私たちが処理します。
  • 自動登録: ツールとプロンプトは自動的に検出され、登録されます。
  • 型安全性: 構成なしで完全な TypeScript をサポートします。

実戦テスト済みアーキテクチャ

  • 生産準備完了: 信頼性とパフォーマンスを重視して構築されています。
  • スケーラブルな設計: シンプルなツールから複雑な AI インタラクションまで。
  • エラー耐性: 堅牢なエラー処理とデバッグが組み込まれています。

開発者体験ファースト

// That's it. This is all you need to create a tool. export const myTool = new Tool( { name: "myTool", description: "What my tool does", inputSchema: z.object({ query: z.string() }), outputSchema: z.object({ result: z.string() }), }, async (args) => { // Your logic here return { result: "Done!" }; }, );

取り扱い商品:

  • ⚡ 接続管理
  • 🔄ツール登録
  • 🛡️ 入力検証
  • 📦 状態管理
  • 🚨 エラー処理
  • 📊 ログとメトリクス

次の点に重点を置きます。

  • 🎯 素晴らしいツールを作る
  • 🧠 強力なプロンプトを作成する
  • 🚀 配送の特徴

：//はじめる

インストール

pnpm install

サーバーの実行

2 つのモードが利用可能です:

  1. 標準モード（stdio）：
pnpm dev # Development with hot reload pnpm start # Production
  1. SSE (サーバー送信イベント) モード:
pnpm dev:sse # Development with hot reload pnpm start:sse # Production

SSEモードで実行している場合は、 http://localhost:3001/sseに接続します。

://コアコンセプト

ツール

ツールはモデルから呼び出せる実行可能な関数です。各ツールは以下の機能を備えています。

  • Zodを使用して入力/出力スキーマを定義しました
  • レジストリに自動的に登録されます
  • あらゆる操作（計算、ファイル I/O、API 呼び出しなど）を実行できます

ツールの例:

import { z } from "zod"; import { Tool } from "../core"; const MyToolInputSchema = z.object({ param1: z.string().describe("Parameter description"), }); const MyToolOutputSchema = z.object({ result: z.string().describe("Result description"), }); export const myTool = new Tool( { name: "myTool", description: "What my tool does", inputSchema: MyToolInputSchema, outputSchema: MyToolOutputSchema, }, async (args) => { const input = MyToolInputSchema.parse(args); // Tool logic here return { result: "processed result" }; }, );

プロンプト

プロンプトは、モデルのインタラクションの構造化を支援するメッセージジェネレータです。各プロンプトは以下の機能を備えています。

  • 引数スキーマを定義する
  • 一貫した形式でメッセージを生成する
  • レジストリに自動的に登録されます

プロンプトの例:

import { Prompt } from "../core"; export const myPrompt = new Prompt( { name: "myPrompt", description: "What my prompt does", arguments: [ { name: "arg1", description: "Argument description", required: true, }, ], }, async (args) => { return [ { role: "system", content: { type: "text", text: `Generated message using ${args.arg1}`, }, }, ]; }, );

://新しいコンポーネントの追加

新しいツールの作成

  1. src/modules/tools/に新しいファイルを作成します。
  2. Zodを使用して入力/出力スキーマを定義する
  3. ツールインスタンスを作成してエクスポートする
  4. src/modules/tools/index.tsにエクスポートを追加する

レジストリは自動的に次の処理を実行します。

  • ツールを登録する
  • モデルに利用可能にする
  • 検証とエラー処理を扱う

新しいプロンプトの作成

  1. src/modules/prompts/に新しいファイルを作成します。
  2. 引数スキーマを定義する
  3. プロンプトインスタンスを作成してエクスポートする
  4. src/modules/prompts/index.tsにエクスポートを追加します。

レジストリは自動的に次の処理を実行します。

  • プロンプトを登録する
  • モデルに利用可能にする
  • メッセージ生成とエラーを処理する

建築

コアコンポーネント

  • レジストリ: すべてのツールとプロンプトの中央管理
  • ツール: 実行可能関数の基本クラス
  • プロンプト: メッセージジェネレータの基本クラス
  • サーバー: MCPプロトコル実装

自動登録

システムでは、次のシングルトン レジストリ パターンを使用します。

  1. インポート時にツールとプロンプトを自動的に登録します
  2. コンポーネントへの型安全なアクセスを提供する
  3. すべてのMCPプロトコルインタラクションを処理

エラー処理

システムには堅牢なエラー処理機能が含まれています。

  • Zodスキーマによる型検証
  • 実行エラーのラッピング
  • デバッグのための詳細なエラーメッセージ

発達

型安全性

すべてのコンポーネントは完全な型安全性のために TypeScript を使用します。

  • 入力/出力スキーマはZodを使用して定義されます
  • ツールの引数と結果の型推論
  • 包括的なエラーの種類

テスト

以下を使用してテストを実行します。

pnpm test

ベストプラクティス

  1. 常に明確な入力/出力スキーマを定義する
  2. 説明的な名前とドキュメントを使用する
  3. エラーを適切に処理する
  4. コードベースのTypeScriptガイドラインに従う

://貢献

NEURAL INTERFACE DETECTED • INITIATING COLLABORATION PROTOCOLS • READY FOR UPLINK

貢献を歓迎します！詳細については貢献ガイドをご覧ください。

  • 開発ワークフロー
  • コードスタイルガイドライン
  • プルリクエストプロセス
  • 問題報告

他の貢献者とつながるには、 Discord コミュニティに参加してください。

：//サポート

SUPPORT PROTOCOLS ACTIVE • COMMUNICATION CHANNELS OPEN • READY TO ASSIST

：//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。

© 2025 Doug、WithSeismic dot com。

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

モデル コンテキスト プロトコル サーバーの TypeScript 実装。開発者が AI ツールとプロンプトを構築および展開するためのスムーズなフレームワークを提供し、定型句なしと自動ツール登録による開発者エクスペリエンスに重点を置いています。

  1. ://これは誰のためのものですか?
    1. ：//概要
      1. ://なぜこの MCP サーバー テンプレートを使用するのでしょうか?
        1. 即時展開
        2. ゼロ摩擦開発
        3. 実戦テスト済みアーキテクチャ
        4. 開発者体験ファースト
      2. ：//はじめる
        1. インストール
        2. サーバーの実行
      3. ://コアコンセプト
        1. ツール
        2. プロンプト
      4. ://新しいコンポーネントの追加
        1. 新しいツールの作成
        2. 新しいプロンプトの作成
      5. 建築
        1. コアコンポーネント
        2. 自動登録
        3. エラー処理
      6. 発達
        1. 型安全性
        2. テスト
        3. ベストプラクティス
      7. ://貢献
        1. ：//サポート
          1. ：//ライセンス

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              A TypeScript template for creating Model Context Protocol servers that enable AI models to utilize external tools, including example operations and simple number addition functionality.
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