mcp-server-llmling

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LLMling サーバーマニュアル

概要

mcp-server-llmling は、LLM アプリケーションに YAML ベースの構成システムを提供する Machine Chat Protocol (MCP) のサーバーです。

バックエンドであるLLMLing は、LLMアプリケーション用のYAMLベースの設定システムを提供します。これにより、YAMLファイルで定義されたコンテンツを提供するカスタムMCPサーバーをセットアップできます。

静的宣言: YAML で LLM の環境を定義します - コードは不要です
MCPプロトコル:標準化されたLLMインタラクションのためのマシンチャットプロトコル（MCP）上に構築されています
コンポーネントタイプ:
- リソース: コンテンツプロバイダー (ファイル、テキスト、CLI 出力など)
- プロンプト: 引数付きのメッセージテンプレート
- ツール: LLM から呼び出し可能な Python 関数

YAML 構成は、LLM に以下を提供する完全な環境を作成します。

リソース経由のコンテンツへのアクセス
一貫したインタラクションのための構造化されたプロンプト
機能を拡張するためのツール

主な特徴

1. リソース管理

さまざまな種類のリソースを読み込んで管理します。
- テキストファイル（ PathResource ）
- 生のテキストコンテンツ ( TextResource )
- CLIコマンド出力（ CLIResource ）
- Python ソースコード ( SourceResource )
- Python 呼び出し可能な結果 ( CallableResource )
- 画像 ( ImageResource )
リソース監視/ホットリロードのサポート
リソース処理パイプライン
URIベースのリソースアクセス

2. ツールシステム

Python関数をLLMツールとして登録して実行する
OpenAPIベースのツールのサポート
エントリポイントベースのツール検出
ツールの検証とパラメータのチェック
構造化されたツール応答

3. 迅速な管理

テンプレートをサポートする静的プロンプト
Python関数からの動的プロンプト
ファイルベースのプロンプト
プロンプト引数の検証
プロンプト引数の補完提案

4. 複数の交通手段

stdioベースの通信（デフォルト）
ウェブクライアント向けのサーバー送信イベント（SSE）
カスタムトランスポート実装のサポート

使用法

Zedエディターを使用

LLMLing をコンテキストサーバーとして設定しますsettings.jsonに以下を追加します。

{
  "context_servers": {
    "llmling": {
      "command": {
        "env": {},
        "label": "llmling",
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-server-llmling",
          "start",
          "path/to/your/config.yml"
        ]
      },
      "settings": {}
    }
  }
}

クロード・デスクトップ

claude_desktop_config.jsonで LLMLing を設定します。

{
  "mcpServers": {
    "llmling": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-llmling",
        "start",
        "path/to/your/config.yml"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

手動サーバー起動

コマンドラインから直接サーバーを起動します。

# Latest version
uvx mcp-server-llmling@latest

1. プログラムによる使用

from llmling import RuntimeConfig
from mcp_server_llmling import LLMLingServer

async def main() -> None:
    async with RuntimeConfig.open(config) as runtime:
        server = LLMLingServer(runtime, enable_injection=True)
        await server.start()

asyncio.run(main())

2. カスタムトランスポートの使用

from llmling import RuntimeConfig
from mcp_server_llmling import LLMLingServer

async def main() -> None:
    async with RuntimeConfig.open(config) as runtime:
        server = LLMLingServer(
            config,
            transport="sse",
            transport_options={
                "host": "localhost",
                "port": 8000,
                "cors_origins": ["http://localhost:3000"]
            }
        )
        await server.start()

asyncio.run(main())

3. リソース構成

resources:
  python_code:
    type: path
    path: "./src/**/*.py"
    watch:
      enabled: true
      patterns:
        - "*.py"
        - "!**/__pycache__/**"

  api_docs:
    type: text
    content: |
      API Documentation
      ================
      ...

4. ツールの設定

tools:
  analyze_code:
    import_path: "mymodule.tools.analyze_code"
    description: "Analyze Python code structure"

toolsets:
  api:
    type: openapi
    spec: "https://api.example.com/openapi.json"
    namespace: "api"

サーバー構成

サーバーは、次のセクションを含む YAML ファイルを通じて構成されます。

global_settings:
  timeout: 30
  max_retries: 3
  log_level: "INFO"
  requirements: []
  pip_index_url: null
  extra_paths: []

resources:
  # Resource definitions...

tools:
  # Tool definitions...

toolsets:
  # Toolset definitions...

prompts:
  # Prompt definitions...

MCPプロトコル

サーバーは以下をサポートする MCP プロトコルを実装します。

リソース操作
- 利用可能なリソースを一覧表示する
- リソースコンテンツを読む
- リソースの変更に注意する
ツール操作
- 利用可能なツールの一覧
- パラメータ付きツールを実行する
- ツールスキーマを取得する
迅速な操作
- 利用可能なプロンプトを一覧表示する
- フォーマットされたプロンプトを取得する
- プロンプト引数の補完を取得する
通知
- リソースの変更
- ツール/プロンプトリストの更新
- 進捗状況の更新
- ログメッセージ

mcp-server-llmling

Integrations

mcp-server-llmling

LLMling サーバーマニュアル

概要

主な特徴

1. リソース管理

2. ツールシステム

3. 迅速な管理

4. 複数の交通手段

使用法

Zedエディターを使用

クロード・デスクトップ

手動サーバー起動

1. プログラムによる使用

2. カスタムトランスポートの使用

3. リソース構成

4. ツールの設定

サーバー構成

MCPプロトコル

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