Cloudflare Workersを使用したMCPサーバー

導入

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIエージェントとアシスタントがサービスとやり取りできるようにするオープンスタンダードです。MCPサーバーを設定することで、AIアシスタントがAPIに直接アクセスできるようになります。

Cloudflare Workers は、 workers-mcpパッケージと組み合わせることで、MCP サーバーを構築するための強力でスケーラブルなソリューションを提供します。

前提条件

始める前に、次のものを用意してください。

Cloudflareアカウント
Node.jsがインストールされている
Wrangler CLI がインストールされている ( npm install -g wrangler )

はじめる

ステップ1: 新しいCloudflareワーカーを作成する

まず、新しい Cloudflare Worker プロジェクトを初期化します。

npx create-cloudflare@latest my-mcp-worker
cd my-mcp-worker

次に、Cloudflare アカウントを認証します。

wrangler login

ステップ2: Wranglerを構成する

正しいアカウント詳細でwrangler.tomlファイルを更新します。

name = "my-mcp-worker"
main = "src/index.ts"
compatibility_date = "2025-03-03"
account_id = "your-account-id"

MCPツールのインストール

MCP サポートを有効にするには、 workers-mcpパッケージをインストールします。

npm install workers-mcp

MCP を構成するには、セットアップコマンドを実行します。

npx workers-mcp setup

これにより、次のようになります。

必要な依存関係を追加する
テスト用にローカルプロキシを設定する
MCPコンプライアンスのためにWorkerを構成する

MCP サーバーコードの作成

src/index.tsを更新して MCP サーバーを定義します。

import { WorkerEntrypoint } from 'cloudflare:workers';
import { ProxyToSelf } from 'workers-mcp';

export default class MyWorker extends WorkerEntrypoint<Env> {
  /**
   * A friendly greeting from your MCP server.
   * @param name {string} The name of the user.
   * @return {string} A personalized greeting.
   */
  sayHello(name: string) {
    return `Hello from an MCP Worker, ${name}!`;
  }

  /**
   * @ignore
   */
  async fetch(request: Request): Promise<Response> {
    return new ProxyToSelf(this).fetch(request);
  }
}

主要コンポーネント:

WorkerEntrypoint : 受信リクエストとメソッドの公開を管理します。
ProxyToSelf : MCP プロトコルの準拠を保証します。
sayHello メソッド: AI アシスタントが呼び出すことができる MCP 関数の例。

API呼び出しの追加

外部APIを統合することで、MCPサーバーを拡張できます。以下は天気データを取得する例です。

export default class WeatherWorker extends WorkerEntrypoint<Env> {
  /**
   * Fetch weather data for a given location.
   * @param location {string} The city or ZIP code.
   * @return {object} Weather details.
   */
  async getWeather(location: string) {
    const response = await fetch(`https://api.weather.example/v1/${location}`);
    const data = await response.json();
    return {
      temperature: data.temp,
      conditions: data.conditions,
      forecast: data.forecast
    };
  }

  async fetch(request: Request): Promise<Response> {
    return new ProxyToSelf(this).fetch(request);
  }
}

MCPサーバーの展開

Worker をセットアップしたら、Cloudflare にデプロイします。

npx wrangler deploy

展開後、Worker が稼働し、AI アシスタントが MCP ツールを検出して使用できるようになります。

MCP サーバーを更新するには、次のコマンドで再デプロイします。

npm run deploy

MCPサーバーのテスト

MCP セットアップをローカルでテストするには:

npx workers-mcp proxy

このコマンドは、MCP クライアント (Claude Desktop など) が接続できるようにローカルプロキシを起動します。

安全

MCP サーバーを保護するには、Wrangler Secrets を使用します。

npx wrangler secret put MCP_SECRET

これにより、不正アクセスを防ぐための共有秘密認証メカニズムが追加されます。

結論

おめでとうございます！Cloudflare Workersを使用してMCPサーバーを構築し、デプロイしました。これで、さらに多くの機能を追加して拡張し、AIアシスタント用の新しいツールを公開できるようになりました。

詳細については、 Cloudflare MCP ドキュメントを参照してください。

This server cannot be installed

-

security - not tested

-

license - not tested

-

quality - not tested

スケーラビリティのために Cloudflare Workers を使用して構築された、モデルコンテキストプロトコルを通じて AI アシスタントが API やサービスに直接アクセスできるようにするオープンスタンダードのサーバー実装です。

MCP Server with Cloudflare Workers