モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー

複数の AI モデルプロバイダーに統合された API を提供する、モデルコンテキストプロトコルのシンプルなサーバー実装。

特徴

複数の AI プロバイダー (Anthropic、OpenAI) 向けの統合 API
チャット補完と従来の補完のサポート
ツール呼び出しサポート
コンテキスト/システムメッセージの処理
環境ベースの構成
永続性と状態管理のためのMongoDBデータベース
ツール実行履歴と分析

インストール

# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd testmcp

# Install dependencies
npm install

# Run the interactive setup
npm run setup

セットアップスクリプトは、必要な API キーの構成をガイドします。

ANTHROPIC_API_KEY - Claude モデルの場合
OPENAI_API_KEY - GPTモデルとDALL-E画像生成用
STABILITY_API_KEY - 安定拡散画像生成用
GOOGLE_CSE_API_KEYとGOOGLE_CSE_ID - ウェブ検索機能用
BING_SEARCH_API_KEY - フォールバックウェブ検索用

必要に応じて、 .envファイルを手動で編集することもできます。

MongoDBのセットアップ

MCPサーバーはデータの永続化にMongoDBを使用します。MongoDBの設定にはいくつかのオプションがあります。

オプション 1: 自動セットアップ (推奨)

MongoDB セットアップスクリプトを実行すると、プロセスがガイドされます。

# Run the MongoDB setup script
npm run setup-mongodb

このスクリプトは次のことを行います。

Dockerが利用可能かどうかを確認する
Docker Compose を使用して MongoDB を起動します (利用可能な場合)
.envファイルで接続を設定する
MongoDB接続を確認する

オプション2: 手動Dockerセットアップ

MongoDB を使い始める最も簡単な方法は、付属の Docker Compose 構成を使用することです。

# Start MongoDB and Mongo Express in Docker
docker compose up -d

# Update your .env file with the connection string
echo "MONGODB_URI=mongodb://mcpuser:mcppassword@localhost:27017/mcp-server" >> .env

MongoDBはmongodb://mcpuser:mcppassword@localhost:27017/mcp-serverで利用可能になります。
Mongo Express（Web管理）はhttp://localhost:8081で利用できます。

オプション3: ローカルMongoDBインストール

MongoDB をローカルにインストールする場合:

https://www.mongodb.com/try/download/communityから MongoDB をインストールします。
MongoDBサービスを開始する
.envファイルを次のように更新します。
MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/mcp-server

オプション4: MongoDB Atlas (クラウド)

実稼働環境での使用には、MongoDB Atlas が推奨されます。

https://www.mongodb.com/cloud/atlasでアカウントを作成します。
新しいクラスターを作成する
データベースユーザーを設定し、IPアドレスをホワイトリストに登録する
接続文字列を取得し、 .envファイルを更新します。
MONGODB_URI=mongodb+srv://<username>:<password>@<cluster>.mongodb.net/mcp-server?retryWrites=true&w=majority

データベース移行

既存のデータを MongoDB に移行するには:

# Run the migration script
npm run migrate-mongodb

このスクリプトは次のことを行います。

ツール定義をMongoDBに移行する
設定（APIキーなど）をMongoDBに移行する
バックアップデータがある場合はインポートする

使用法

サーバーを起動する

# Interactive startup (checks for API keys)
npm start

# Development mode with auto-reload
npm run dev

# Quick start (skips environment checks)
npm run quick-start

# Start server with PM2 process manager
npm run pm2:start

# Start server with PM2 in production mode
npm run pm2:start:prod

サーバーはhttp://localhost:3000 (または .env で指定したポート) で実行されます。

起動オプション

標準スタート（ npm start ）：
- APIキーが設定されているかどうかを確認します
- キーが見つからない場合はセットアップを要求します
- 初めての方におすすめ
開発モード( npm run dev ):
- コード変更時に自動リロードするために nodemon を使用します
- 環境チェックは引き続き実行します
- 開発に最適
クイックスタート( npm run quick-start ):
- すべての環境チェックをバイパスします
- すぐにサーバーを起動します
- 設定が正しいことがわかっている場合に便利です
PM2 プロダクションモード( npm run pm2:start:prod ):
- PM2プロセスマネージャを使用してサーバーを実行します
- サーバーがクラッシュした場合は自動的に再起動します
- 実稼働環境に最適化
- 環境チェックをバイパスする

PM2プロセスマネージャの使用

このサーバーは、Node.jsアプリケーション向けのプロダクションプロセスマネージャーであるPM2で実行できます。PM2は次のような機能を提供します。

プロセス管理（クラッシュ時の再起動）
ログ管理
パフォーマンス監視
負荷分散（複数インスタンスの場合）

PM2コマンド

# Start the server with PM2
npm run pm2:start

# Start in production mode
npm run pm2:start:prod

# View logs
npm run pm2:logs

# Monitor performance
npm run pm2:monit

# Restart the server
npm run pm2:restart

# Stop the server
npm run pm2:stop

# Remove the server from PM2
npm run pm2:delete

PM2の設定はecosystem.config.jsに保存されています。このファイルを編集することで、以下の変更を加えることができます。

プロセス名
環境変数
メモリ制限
展開構成
インスタンス数（負荷分散用）

APIエンドポイント

`POST /mcp/:provider`

統合された API を通じて AI モデルにリクエストを送信します。

URL パラメータ:

provider : 使用する AI プロバイダー ( anthropicまたはopenai )

リクエスト本文:

{
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Your prompt here" }
  ],
  "model": "claude-3-opus-20240229",  // Optional, provider-specific model name
  "tools": [...],  // Optional, tools for function calling
  "context": "System message or context"  // Optional
}

または (レガシー形式):

{
  "prompt": "Your prompt here",
  "model": "claude-3-opus-20240229",  // Optional
  "context": "System message or context"  // Optional
}

**レスポンス:**プロバイダーの API からの生のレスポンスを返します。

`GET /tools/available`

利用可能なすべてのツールの包括的なリストと詳細情報を取得します。

クエリパラメータ:

format - レスポンス形式: json (デフォルト)、 yaml 、 table 、またはhtml
category - ツールをカテゴリ別にフィルタリングする（オプション）
enabled - 有効ステータスでフィルタリング: true (デフォルト) またはfalse
search - ツールを名前、説明、タグで検索します
provider - プロバイダー別にツールをフィルタリングします（例： openai 、 google ）
limit - 返されるツールの最大数（ページ区切り用）
offset - ページ区切りのオフセット（デフォルト: 0）

応答（JSON 形式）:

{
  "success": true,
  "count": 10,
  "metadata": {
    "categories": ["web", "image", "utility"],
    "providers": ["openai", "anthropic", "internal"],
    "totalCount": 24,
    "offset": 0,
    "limit": 10
  },
  "tools": [
    {
      "name": "web_search",
      "description": "Search the web for information",
      "category": "web",
      "version": "1.0.0",
      "provider": "google",
      "enabled": true,
      "parameters": {
        "query": {
          "type": "string",
          "description": "The search query",
          "required": true
        },
        "limit": {
          "type": "number",
          "description": "Maximum number of results",
          "required": false,
          "default": 5
        }
      },
      "usage": {
        "endpoint": "/tools/web/search",
        "method": "POST",
        "parameters": { /* same as above */ }
      },
      "metadata": {
        "createdAt": "2023-10-15T12:00:00Z",
        "updatedAt": "2024-04-20T09:30:00Z",
        "usageCount": 1245
      }
    }
    // ... more tools
  ]
}

`GET /health`

サーバーが実行中の場合、ステータス 200 を返すヘルスチェックエンドポイント。

データ管理

データベースのバックアップ

データベースのバックアップを作成および管理できます。

# Create a full backup
npm run backup-mongodb

# Create a backup with execution history
npm run backup-mongodb -- --with-executions

# List existing backups
npm run backup-mongodb -- --list

データベース接続のテスト

MongoDB の設定を確認するには:

# Run the database test script
npm run test-mongodb

クライアントの例

コマンドラインクライアント

テストクライアントはsrc/client.jsに含まれています。実行するには、以下のコマンドを実行します。

node src/client.js

ウェブクライアント

サーバーが稼働中の場合、 http://localhost:3000でシンプルなウェブインターフェースが利用できます。これを使用して、ブラウザから直接 API をテストできます。

利用可能なツール

MCP サーバーは、ユーザーと AI エージェントが利用可能なすべてのツールをプログラムで一覧表示できるようにするツール検出エンドポイントを提供します。

ツールの発見

GET /tools/available - 利用可能なすべてのツールを詳細情報とともに一覧表示します。

複数の形式をサポート: JSON、YAML、HTML、ASCII テーブル
カテゴリ、プロバイダー、検索用語によるフィルタリングを提供します
各ツールの詳細なメタデータと使用例が含まれています

使用例:

# Get all tools in JSON format
curl http://localhost:3000/tools/available

# Get tools in a specific category
curl http://localhost:3000/tools/available?category=web

# Search for image-related tools
curl http://localhost:3000/tools/available?search=image

# Get a formatted HTML page of all tools
curl http://localhost:3000/tools/available?format=html > tools.html

ウェブ検索ツール

サーバーには、Web 検索および取得ツールが組み込まれています。

ウェブ検索( /tools/web/search )
- 特定のクエリに関する情報をウェブで検索する
- パラメータ: query (必須)、 limit (オプション)
- 必要条件: GOOGLE_CSE_API_KEYおよびGOOGLE_CSE_ID環境変数
- Google 検索が失敗した場合はBING_SEARCH_API_KEYにフォールバックします
Webコンテンツ( /tools/web/content )
- 特定のURLからコンテンツを取得して抽出する
- パラメータ: url (必須)、 useCache (オプション)
Web バッチ( /tools/web/batch )
- 複数のURLからコンテンツを並列に取得する
- パラメータ: urls (必須配列)、 useCache (オプション)

画像生成ツール

サーバーには、画像生成、編集、バリエーションツールも含まれています。

イメージの生成( /tools/image/generate )
- テキストプロンプトに基づいて画像を生成する
- パラメータ:
  - prompt （必須）: 画像の詳細な説明
  - provider （オプション）： openaiまたはstability （デフォルトはopenai ）
  - options （オプション）: プロバイダー固有のオプション
画像編集( /tools/image/edit )
- テキストプロンプトで既存の画像を編集する
- パラメータ:
  - imagePath (必須): 編集する画像へのパス
  - prompt （必須）: 行う編集の説明
  - maskPath (オプション): マスク画像へのパス
画像バリエーションを作成する( /tools/image/variation )
- 既存の画像のバリエーションを作成する
- パラメータ:
  - imagePath (必須): バリエーションを作成するための画像へのパス

**注:**これらのツールを使用するには、 .envファイルに API キーを設定する必要があります。
OpenAI画像の場合: OPENAI_API_KEY
安定性AIイメージの場合: STABILITY_API_KEY
ウェブ検索の場合: GOOGLE_CSE_API_KEYとGOOGLE_CSE_ID

AIモデルとのツール統合

MCPサーバーは、AIモデルによるツールの呼び出しと実行を自動的に処理します。モデルがツールの使用を決定すると、サーバーは次の処理を実行します。

指定されたパラメータを使用して要求されたツールを実行します
ツールの応答をモデルに返します
モデルはツールの応答を最終的な答えに組み込むことができる。

AIモデルのためのツール検出

AIモデルは/tools/availableエンドポイントを使用して、利用可能なツールとその使用方法を検出できます。これは特に以下の場合に便利です。

実行中の動的なツール検出
AIエージェントの自己文書化
AIシステムが利用可能な機能に適応できるようにする

AI モデルのシステムプロンプトの例:

You have access to external tools through the MCP server. 
Before using any tools, you should check what tools are available by calling:
GET /tools/available

This will return a list of all available tools with their parameters and usage instructions.
You can then use these tools by following the provided usage patterns.

ツールの使用例

ツールの使用方法を示すサンプルコードについては、 /examplesディレクトリを参照してください。

新しいプロバイダーまたはツールの追加

新しいAIプロバイダーの追加

新しい AI プロバイダーを追加するには:

プロバイダーのSDKをプロジェクトに追加する
server.jsに新しいハンドラー関数を作成する
メインルートハンドラに新しいケースを追加する

新しいツールの追加

サーバーに新しいツールを追加するには:

/src/toolsディレクトリに新しいツール実装を作成する
ツール定義をtool-definitions.jsに追加する
server.jsのツール実行関数を更新します
ツールを直接使用するための新しい API エンドポイントを追加する (必要な場合)

ライセンス

ISC

Integrations