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Glama

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。

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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Related MCP server: MCP Claude Code

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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現時点では、このプロジェクトは外部からのコードの貢献を受け入れていません

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
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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。

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/theailanguage/terminal_server'

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