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ArchMCP

Name: ArchMCP
Author: ShubhamScript

by ShubhamScript

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Python

Remote

🏛️ ArchMCP: マイクロサービス向け中央リモートMCPサーバー

Python 3.10+ Model Context Protocol License: MIT Tests: 18/18 Passing

AIコーディングアシスタントに組織の頭脳を与えよう。
ArchMCPは、軽量なリモートModel Context Protocol（MCP）サーバーであり、AIアシスタント（Google Antigravity、Claude Desktop、Cursor、VS Code）をマイクロサービスアーキテクチャ全体にリアルタイムで接続します。

📚 ステップバイステップのユーザーマニュアル＆セットアップガイドを読む

📖 ArchMCPの背景ストーリー

日常的な問題

あなたがAIコーディングアシスタントを使ってorder-serviceに機能を実装していると想像してください。AIにこう尋ねます：

「チェックアウトを実装して、顧客に請求して。」

すると、すぐにAIは壁にぶつかります：

payment-serviceが冪等性のために必要とするヘッダーがまったくわからない。
inventory-serviceに在庫を確保するためにどんなデータベース列が存在するか知らない。
エンドポイントを変更した場合にどの上流サービスが壊れるか見当もつかない。

今日この問題を解決するために、開発者は通常、次の2つの悪い選択肢のいずれかを試します：

リポジトリ全体をプロンプトに投入する：質問ごとに100,000トークン以上を簡単に浪費し、コストが高く、AIが遅くなり、プロンプトのノイズによって幻覚を引き起こします。
20以上のリポジトリをローカルにクローンする：チームの全開発者が、ローカルのAIがコンテキストを持つためだけに、ノートPC上で20のリポジトリを最新に保つ必要があります。

解決策：共有リモートブレイン

ArchMCPは、集中型のサブミリ秒アーキテクチャブレインとして機能することでこれを解決します。

1台のノートPC上のプライベートなローカルコマンドとして実行される代わりに、ArchMCPは共有リモートサービスとして実行されます。チームのエンジニアは誰でも、認証トークンを使ってAIアシスタントをArchMCPサーバーのURLに接続できます。

AIアシスタントが次のことを知る必要がある場合：

「どのサービスが返金を処理する？」 $\rightarrow$ search_microservicesを呼び出します。
「payment-serviceが所有するテーブルは？」 $\rightarrow$ get_database_schemaを呼び出します。
「/api/v1/ordersを変更したら、誰が壊れる？」 $\rightarrow$ analyze_blast_radiusを呼び出します。

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   AI Assistant Client                  │
│       (Google Antigravity, Claude Desktop, Cursor)     │
└──────────────────────────┬─────────────────────────────┘
                           │
                           │  HTTP / Server-Sent Events (SSE)
                           │  Authorization: Bearer <token>
                           │
┌──────────────────────────▼────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                   ArchMCP Server                                   │
│                                                                                    │
│   ┌─────────────────────┐  ┌─────────────────────┐  ┌──────────────────────────┐   │
│   │      MCP Tools      │  │    MCP Resources    │  │       MCP Prompts        │   │
│   │ • search_services   │  │ • arch/overview     │  │ • cross_service_planner  │   │
│   │ • blast_radius      │  │ • services/catalog  │  │ • incident_triage        │   │
│   │ • sequence_diagram  │  │ • guidelines/docs   │  │ • contract_refactor      │   │
│   │ • get_db_schema     │  │ • service docs      │  │                          │   │
│   └──────────┬──────────┘  └──────────┬──────────┘  └────────────┬─────────────┘   │
│              │                        │                          │                 │
│   ┌──────────▼────────────────────────▼──────────────────────────▼─────────────┐   │
│   │                       Microservice Intelligence Engine                     │   │
│   │ • Transitive Graph Traversal & Blast Radius Analyzer (BFS)                 │   │
│   │ • In-Memory Index & Token Search (< 2ms response time)                     │   │
│   │ • Dynamic OpenAPI / Swagger 3.0 Importer                                   │   │
│   └───────────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘   │
│                                       │                                            │
│   ┌───────────────────────────────────▼────────────────────────────────────────┐   │
│   │              Embedded Web Visualizer & Live Sandbox (/dashboard)           │   │
│   │ • Interactive Service Topology Explorer & Token Economics Calculator       │   │
│   └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

💡 設計方法とその理由

ArchMCPを設計する際、目標は不必要な複雑さなしに高速で、クリーンで、実用的に保つことでした：

1. なぜローカルCLIプロセスではなくリモートHTTP/SSEなのか？

標準的なMCPサーバーはローカルのstdioサブプロセスとして実行されます。これはシングルユーザーのデスクトップスクリプトには機能しますが、50人のエンジニアが30のマイクロサービスで作業する企業には、1つの中央情報源が必要です。ArchMCPをHTTP/SSE経由でホストすることで、アーキテクチャの更新や新しいAPIスキーマが、ローカルリポジトリのクローンなしですべての人が即座に利用できます。

2. なぜ重いベクターデータベースではなくインメモリグラフインデックスなのか？

多くのAIツールはすぐに重いベクターデータベース（PineconeやMilvusなど）に飛びつきます。構造化されたアーキテクチャメタデータ（APIルート、データベーステーブル、サービス依存関係）には、グラフトラバーサルと高速な字句トークンマッチングが適しています：

決定論的：/api/v1/auth/loginのようなルートやusersのようなテーブルを正確にマッチング。
ゼロオーバーヘッド：約38 MBのRAMで動作し、外部APIキーやGPU要件は不要。
圧倒的に高速：サブ2msの応答時間。

3. 検討したトレードオフ

アプローチ	利点	欠点	決定
ローカルCLI（`stdio`）	個人にとってはシンプル。	全員がすべてのリポジトリをローカルにクローンする必要がある。集中更新がない。	スキップ
カスタムREST API	馴染みのあるWebエンドポイント。	すべてのIDE用にカスタムプラグインを作成・保守する必要がある。	スキップ（MCPがオープンスタンダード）
重いベクターDB	セマンティック検索。	コールドスタートが遅く、コストが高く、埋め込みインフラが必要。	延期（シンプルなインメモリグラフインデックスに）
SSE上のリモートMCP	集中管理、即時同期、認証付き、主要なAIツールすべてで動作。	軽量サーバーの実行が必要。	採用 ✅

📊 パフォーマンスベンチマーク＆トークン経済

リポジトリコンテキストをダンプしてAIアシスタントにマイクロサービスタスクを分析させる場合と、ArchMCPにクエリする場合の違いを測定しました：

ベンチマーク指標	コードベース全体のプロンプト	ArchMCPクエリ（ライブ）	効率向上
トークン消費量	約140,000〜180,000トークン	約120〜380トークン	> 99.6%削減
実行レイテンシ	該当なし（全ファイルスキャン／手動）	約1.8ms〜16ms	サブ秒のリアルタイム
メモリフットプリント	約500 MB（ローカルクローン＋インデクサー）	約38 MB	> 90%のRAM削減
テストスイート	該当なし	18/18が1.5秒未満で合格	即時検証

💡 リアルタイム検証：組み込みのインタラクティブダッシュボードサンドボックスを使用して、いつでもこれらのパフォーマンス指標をライブでテスト・観察できます。このダッシュボードは、リクエストごとにクエリレイテンシとトークン削減量を計算します。

🔍 開発中に発見した驚きと発見

PythonでリモートMCPサーバーを構築すると、いくつかの興味深い技術的詳細が明らかになりました：

型ヒントがAIスキーマになる：公式のPython MCP SDKは、Pythonの型アノテーションとdocstringを自動的に読み取り、LLMがツールを選択するために使用するJSON-Schema定義を生成します。優れたdocstringは文字通りAIを賢くします。
DNSリバインディングガード：MCP 2.0プロトコルは、ブラウザベースのDNS攻撃から内部開発者ネットワークを保護するために、受信Hostヘッダーを自動的に検証します。
2フェーズSSEハンドシェイク：AIクライアントがGET /sseに接続すると、サーバーはイベントストリームを開き、一意のセッションポストバックURL（/messages/?session_id=...）を返します。以降のすべてのJSON-RPCツール呼び出しはこのセッションにポストされます。

🖥️ ライブブラウザビジュアライザー＆サンドボックス

ArchMCPには、http://localhost:8000/dashboard（または/）に埋め込まれたレスポンシブなWebダッシュボードが含まれています：

ArchMCPインタラクティブダッシュボード＆ライブサンドボックス

インタラクティブトポロジー：任意のサービスカード（auth-service、order-service、payment-service）をクリックして、そのAPI、所有するデータベーステーブル、依存関係マッピングを検査します。
ライブツールサンドボックス：任意のMCPツールをリアルタイムでテストし、ライブのトークン削減量とレイテンシ指標とともにJSON-RPCリクエスト／レスポンスを確認できます。

⌨️ 開発者CLI

ArchMCPには便利なコマンドラインツールが付属しています：

# 1. Start the Remote Server
archmcp run

# 2. Explore the Catalog in your Terminal
archmcp explore

# 3. Calculate Change Blast Radius
archmcp blast-radius auth-service

# 4. Import a live OpenAPI / Swagger Specification
archmcp import-openapi https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json --owner "Commerce Team"

🔌 AIアシスタントの接続

ArchMCPが実行されている場合（例：http://127.0.0.1:8000/sse）、AIツールを数秒で設定できます：

Google Antigravity IDE

.agents/mcp_config.jsonに追加：

{
  "mcpServers": {
    "archmcp": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer dev-token-secret-123"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop（`claude_desktop_config.json`）

{
  "mcpServers": {
    "archmcp": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer dev-token-secret-123"
      }
    }
  }
}

Cursor（`.cursor/mcp.json`）

{
  "mcpServers": {
    "archmcp": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse?token=dev-token-secret-123"
    }
  }
}

🚀 3ステップクイックスタート

# 1. Clone & Install
git clone https://github.com/ShubhamScript/archmcp.git
cd archmcp
pip install -e .[dev]

# 2. Run Tests
pytest -v

# 3. Start Server
archmcp run

ブラウザで**http://localhost:8000/dashboard**を開いて、アーキテクチャをインタラクティブに探索してください。

🔮 今後のロードマップ

大規模エンタープライズで500以上のマイクロサービス向けにArchMCPを拡張する場合：

セマンティックコンセプト検索：ローカル埋め込みでpgvectorまたはsqlite-vecを追加し、開発者が概念的な質問（「定期請求はどこにある？」）をできるようにします。
Backstage統合：SpotifyのBackstage catalog-info.yamlからの自動同期。
Redisイベントバス：水平スケーリングされたコンテナレプリカ間でアクティブなSSEセッションを同期。
Git Webhook：PRがマージされるたびにスキーマを自動更新。

📂 プロジェクト構造

archmcp/
├── README.md                      # Project guide & architecture story
├── pyproject.toml                 # Dependencies, CLI scripts, and build config
├── Dockerfile                     # Container build instructions
├── docker-compose.yml             # Container orchestration
├── data/
│   └── repositories.yaml          # Sample microservices catalog
├── src/
│   └── archmcp/
│       ├── main.py                # Server bootstrap
│       ├── cli.py                 # Developer CLI (run, explore, blast-radius, import-openapi)
│       ├── config/settings.py     # Environment settings
│       ├── auth/                  # Bearer token verification & ASGI middleware
│       ├── mcp/                   # Tools, Resources, Prompts, and SSE route handlers
│       ├── services/              # Blast radius, graph traversal, and search logic
│       ├── ingestion/             # OpenAPI importer, markdown parser, dependency scanner
│       ├── storage/               # In-memory database & token search index
│       ├── web/                   # Embedded visualizer and live testing playground
│       └── models/                # Pydantic schemas (Architecture, BlastRadius, Services)
└── tests/                         # 18 unit & integration tests

📄 ライセンス

MITライセンス。オープンソースおよび商用利用は無料です。

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Not graded

quality - not tested

maintenance

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Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

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