トポロジーベースAIエージェントエンジン（MCPサーバー）

AIエージェント向けに、決定的なトポロジーベースのワークフローエンジンを提供するModel Context Protocol（MCP）サーバーです。自由形式で予測不能なペルソナプロンプトに依存する代わりに、このサーバーはCloudflare Workersと連携してエッジで10ステップの状態遷移パイプラインを実行し、構造化された進捗スナップショットと反復テンプレートをクライアントに返します。

概要

このMCPサーバーは、AIクライアント（Claude Desktop、Cursor、Glamaなど）と、Cloudflare Workers上で動作するエッジコンピューティング型トポロジー実行エンジンとの間のブリッジとして機能します。

AIエージェントが人間の意図を固定された10ステップの状態遷移パイプラインにマッピング（類推）することを可能にします。次の反復のための適応型JSON穴埋めテンプレートとともに、10個の出力スナップショットを同時に配信します。

Related MCP server: project-planner-mcp

主な特徴と機能

• プロトコル準拠: 公式のModel Context Protocol（@modelcontextprotocol/sdk）を使用して実装されています。

• 決定的トポロジー: Cloudflare Edgeで固定された問題解決ステップを実行し、幻覚ループを排除し、GPU/トークン消費を削減します。

• ヒューマン・イン・ザ・ループ（スナップショットUX）: 10個の中間進捗スナップショットを一度に返し、ユーザーがタイムラインを検査してシームレスにロールバックできるようにします。

• 適応型プロンプトテンプレート: 出力の最後に適応型JSONスキーマを追加し、人間とAIのスムーズな協調プロンプト改善を実現します。

提供されるMCPツール

このサーバーは、接続されたAIクライアントに以下のMCPツールを公開します。

1. run_topology_pipeline

Cloudflare Workers上で10ステップの決定的トポロジーパイプラインを実行し、10個の状態遷移スナップショットとJSON反復テンプレートを返します。

• 入力スキーマ（inputSchema）:

  • task_description（文字列、必須）: トポロジーで処理するタスクまたはユーザーの意図。

  • filled_template（オブジェクト、任意）: 人間が提供するか、エージェントが推論したパラメータまたは穴埋め値を含むJSONオブジェクト。

• 動作とエージェントのプロンプト指示:

  1. AIエージェントは、ユーザーの高レベルなリクエストをエンジンの固定トポロジーステップにマッピングします。

  2. サーバーはCloudflare Workers APIを呼び出して状態遷移を実行します。

  3. 10個のスナップショットとappendix_templateを含む構造化されたJSONペイロードを返します。

  4. AIエージェントはappendix_templateを自然な会話に変換し、人間が後続の実行の入力を改善するのを支援します。

アーキテクチャと通信フロー

[人間 / AIクライアント（Claude、Cursor、Glama）] │ │ MCPプロトコル（Stdio） ▼ [このMCPサーバー（Node.jsコンテナ）] │ │ HTTP POST（エッジREST API） ▼ [Cloudflare Workersエンジン] └─ 10ステップのステートマシントポロジーを実行し、スナップショットを返す

環境変数

• WORKER_URL: Cloudflare WorkerエンドポイントのURL（例: https://my-topology-engine.my-agent-api.workers.dev）。

はじめに

Dockerを使用したローカル実行

# Build the Docker image
docker build -t mcp-topology-server .

# Run the MCP container
docker run -i --rm -e WORKER_URL="[https://my-topology-engine.my-agent-api.workers.dev](https://my-topology-engine.my-agent-api.workers.dev)" mcp-topology-server
Installation in Claude Desktop / MCP Clients
Add the following configuration to your claude_desktop_config.json:
{
  "mcpServers": {
    "topology-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "WORKER_URL=[https://your-worker.workers.dev](https://your-worker.workers.dev)",
        "mcp-topology-server"
      ]
    }
  }
}