MCP SSE サーバーおよび STDIO サーバーの例
導入
AI言語プロジェクトへようこそ!このリポジトリには、MCPサーバーの設定例が複数掲載されています。MCP(モデルコンテキストプロトコル)は、AIモデルがデータを保存し、ツールを実行し、特定のタスク用のプロンプトを使用できるようにするフレームワークです。
利用可能なサーバーの例
さまざまな環境でMCPサーバーを設定する際に役立つ4つの例をご紹介します。以下の表は、それぞれの構成をまとめたものです。
例 | サーバータイプ | 輸送方法 | 環境 | ドッカー | チュートリアルリンク |
---|---|---|---|---|---|
1 | ターミナルサーバー (STDIO) | 標準入出力 | 地元 | いいえ | チュートリアル1 |
2 | ターミナルサーバー (STDIO) | 標準入出力 | 地元 | はい | チュートリアル2 |
3 | ターミナル サーバー (SSE) | 南南東 | 地元 | はい | チュートリアル3 |
4 | ターミナル サーバー (SSE) | 南南東 | Google Cloud Platform(ウェブ) | はい | チュートリアル3 |
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MCPとは何ですか?
**MCP (モデル コンテキスト プロトコル)**は、AI モデルで次のことを可能にするプロトコルです。
- データ(ファイルや API レスポンスなど)を保存する
- ツールを実行する(AIが実行できる機能)
- プロンプトを使用する(タスクの定義済みテンプレート)
オプション 1: Docker なしのセットアップ (ローカル Python)
このオプションでは、Dockerを使わずにPythonを使ってローカルでMCPサーバーを構築する方法を説明します。ビデオチュートリアルをご覧ください:チュートリアル1
オプション2: Dockerを使用したセットアップ
このオプションでは、MCPサーバーをDockerでコンテナ化し、ローカルで実行する方法を説明します。ビデオチュートリアルをご覧ください:チュートリアル2
オプション 3: SSE を使用したセットアップ (ローカル、Docker)
このオプションでは、ローカル環境でDockerを使用してSSE経由でMCPサーバーを実行する方法を説明します。ビデオチュートリアルをご覧ください:チュートリアル3
オプション4: Google Cloud Platform で SSE を設定する
このオプションでは、Dockerを使用してSSEサーバーをGoogle Cloud Platformにデプロイする方法について詳しく説明します。ビデオチュートリアルをご覧ください:チュートリアル3
MCPサーバーのテスト
サーバーが実行したら、次のような Claude のプロンプトを使用してテストできます。
Run the command ls in my workspace.
Execute echo Hello from Claude.
ターミナルサーバーから直接出力が表示されるはずです🎉
まとめ
おめでとうございます!ターミナルコマンドを実行できるMCPサーバーの構築に成功しました。お好みに応じて、ローカルまたはDockerで実行できます。
次のステップ:
- 潜在的に危険なコマンドをブロックするためのセキュリティ チェックを追加します。
- Claude がファイルの読み取りと書き込みを行うことを許可します。
- サーバーをクラウド システムまたはリモート環境に接続します。
問題や改善点がありましたら、お気軽にこのリポジトリに問題またはプル リクエストを投稿して貢献してください。
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これは、ライセンスをシンプルに保ち、著作権の共有を回避するためです。
ぜひ以下のことを行ってください: ✅ バグ報告や機能リクエスト (GitHub Issues 経由)
✅ リポジトリをフォークして独自のバージョンを構築する
✅ ドキュメントの改善を提案する
別の方法でコラボレーションしたい場合は、お気軽にディスカッションを始めてください。
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Claude のような AI アシスタントがユーザーのコンピューター上でターミナル コマンドを実行し、出力を返すことを可能にする MCP サーバー。AI を介してターミナルのように機能します。
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