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Glama
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# MCPサーバー開発プロジェクト要約 ## 1. プロジェクトの目的 ローカル環境で動作する、管理用の「MCP(Model Context Protocol)サーバー」を開発する。 サーバーの要件は以下の通り。 - **軽量であること**: 実行時のリソース消費が少ない。 - **検索性能が高いこと**: ツールを効率的に発見できる。 ## 2. MCPの基本概念 - **プログレッシブな開示**: AIは、まずツールの全体像を把握し、必要なツールの詳細情報だけをその場で読み込むことで、コンテキスト消費を最小限に抑える。 - **外部実行環境との連携**: AIが生成したコードや、ツール自体を外部の安全な環境で実行し、結果だけを受け取ることで、複雑なタスクを効率的に処理する。 ## 3. 開発プロセス - **環境上の制約**: この対話型CLI環境では、サーバープロセスを永続的に起動・待受させることはできない。 - **代替アプローチ**: サーバーアプリケーションのソースコードを開発し、ユニットテストや擬似的なリクエストを実行することでロジックの動作を検証する、という開発プロセスを採用する。 ## 4. 技術スタック - **決定スタック**: `Node.js (TypeScript) + Fastify` - **選定理由**: - `Fastify`フレームワークが軽量・高速という要件に合致する。 - TypeScriptによる型安全でモダンな開発が可能。 - 巨大なエコシステムを持ち、ライブラリの利用が容易。 ## 5. 今後のステップ 1. プロジェクトの初期化 (`npm init`) 2. 依存関係のインストール (`npm install fastify typescript @types/node ts-node`) 3. ソースコードの作成と実装

MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/krtw00/search-mcp'

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