日本語文字数カウント MCP サーバー

Web版ChatGPTの「新しいコネクター」から接続できるMCPサーバーです。日本語テキストの文字数（グラフェム単位）を正確にカウントするツール countJapaneseChars を提供します。

機能

countJapaneseChars: 日本語テキストの文字数（グラフェム単位）を正確にカウント
- Intl.Segmenter を使用してグラフェムクラスターを正確にカウント
- サロゲートペアや結合文字を適切に処理

技術スタック

Next.js 16 (App Router)
TypeScript
@modelcontextprotocol/sdk
Intl.Segmenter (グラフェムカウント用)

セットアップ

依存関係のインストール

npm install

開発サーバーの起動

npm run dev

開発サーバーは http://localhost:3000 で起動します。

MCPサーバーのエンドポイントは http://localhost:3000/api/mcp です。

使用方法

Web版ChatGPTの「新しいコネクター」から接続

ChatGPTの設定で「新しいコネクター」を開く
エンドポイントURLを入力: http://localhost:3000/api/mcp (開発環境) または https://your-domain.com/api/mcp (本番環境)
接続を確立

APIエンドポイント

POST /api/mcp: MCPリクエストを処理
GET /api/mcp: SSEストリーム（現在はJSONレスポンスモードを使用）
DELETE /api/mcp: セッション終了
OPTIONS /api/mcp: CORSプリフライト

ツールの使用例

countJapaneseChars ツールを呼び出すと、以下のようなレスポンスが返されます:

{ "content": [ { "type": "text", "text": "文字数: 9" } ], "structuredContent": { "count": 9, "text": "こんにちは、世界！" } }

デプロイ

Vercelへのデプロイ（推奨）

1. Vercelアカウントの準備

Vercelにサインアップまたはログインします。

2. プロジェクトのデプロイ

# Vercel CLIをインストール（初回のみ） npm install -g vercel # プロジェクトディレクトリでデプロイ vercel # 本番環境へデプロイ vercel --prod

または、GitHubと連携して自動デプロイ：

GitHubにプロジェクトをプッシュ
Vercelダッシュボードで「Import Project」をクリック
GitHubリポジトリを選択
デプロイ設定を確認（デフォルトで問題なし）
「Deploy」をクリック

3. デプロイ後の確認

デプロイ後、提供されたURLの /api/mcp エンドポイントがMCPサーバーとして機能します。

例: https://your-project.vercel.app/api/mcp

4. Web版ChatGPTとの接続

ChatGPTの設定を開く
「新しいコネクター」を選択
エンドポイントURLを入力: https://your-project.vercel.app/api/mcp
接続を確立

その他のデプロイ先

Netlify

# Netlify CLIをインストール npm install -g netlify-cli # デプロイ netlify deploy --prod

Railway

Railwayにサインアップ
「New Project」→「Deploy from GitHub repo」
ビルドコマンド: npm run build
開始コマンド: npm start

環境変数

現在、環境変数の設定は不要です。本番環境でセッション管理を改善する場合は、Redisなどの外部ストレージを使用することを推奨します。

Redis統合（オプション）

本番環境で複数インスタンスを使用する場合、Redisでセッション管理を行うことを推奨：

npm install ioredis

app/api/mcp/route.ts でRedisを使用するようにコードを修正してください。

実装の詳細

コード構造（モジュール分割）

app/api/mcp/ ├── route.ts # HTTPエンドポイントハンドラー │ # POST, GET, DELETE, OPTIONSメソッド │ # セッション管理 │ ├── lib/ │ ├── helpers.ts # ヘルパー関数 │ │ # - Next.js ⇔ Node.js 変換 │ │ # - CORS設定 │ │ │ └── mcp-server.ts # MCPサーバーセットアップ │ # - サーバーインスタンス作成 │ # - ツール登録 │ └── tools/ └── countJapaneseChars.ts # 文字数カウントツール # - グラフェムカウント実装 # - ツール設定とハンドラー

各ファイルには超詳細なコメントが付いており、以下を説明：

なぜそのコードが必要か
どのように動作するか
注意点や代替案
具体的な使用例

主要機能

グラフェムカウント: Intl.Segmenter を使用して、人が1文字と捉える単位（グラフェム）を正確にカウント
- フォールバック機能付き: Intl.Segmenterが利用できない環境でも動作
セッション管理: メモリ内でセッションを管理（本番環境ではRedis等の使用を推奨）
CORS: Web版ChatGPTからの接続を許可するため、適切なCORSヘッダーを設定
- Authorizationヘッダーにも対応（将来の認証機能に備える）

プロダクション品質の特徴

ランタイム指定: runtime = "nodejs" でNode.js APIを確実に使用
堅牢な初期化: isInitializeRequestを検出して無条件で新規セッションを作成
エラーハンドリング: すべてのエンドポイントで適切なエラーレスポンスを返却
ヘルスチェック: GET エンドポイントでセッション状態を確認可能
クリーンなセッション削除: DELETE で不要な処理を行わずシンプルに削除
モジュール分割: 責務ごとにファイルを分割、保守性と可読性を向上

ライセンス

MIT

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.

Accurately counts Japanese text characters using grapheme clusters, properly handling surrogate pairs and combining characters through the Intl.Segmenter API.

Japanese Character Counter MCP Server