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?

Resources

GitHub Repository

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Japanese Character Counter MCP Server