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Glama

OrbitMCP

エッジネイティブ Model Context Protocol(MCP)コントロールプレーン&自律ツールディスパッチャー

ローカルLLM(Llama 3.2)を標準MCPツールに接続し、決定的なハードウェア安全性を備えた、軽量でエアギャップ対応のデスクトップコックピット。

Tauri v2 React 18 FastMCP Ollama Tailwind CSS License: MIT


根本的な問題

標準的な大規模言語モデル(プロプライエタリなクラウドAPIとローカル重みの両方)は、隔離されたテキスト予測器です。それらは、実行されている物理マシンに対して根本的に盲目です:

  1. ネイティブなハードウェア認識の欠如: LLMは、外部のグルーコードなしでは、残りのVRAMを独立して確認したり、プロジェクトリポジトリを検査したり、シェルルーチンを実行したり、SQLiteデータベースを読み取ったりすることはできません。

  2. クラウドのプライバシーとデータ流出リスク: プロプライエタリなコードベース構造、内部ドキュメント、ホストマシンのテレメトリをクラウドAPI経由で送信すると、継続的なトークンコストとデータコンプライアンスの脆弱性が発生します。

  3. Electronの肥大化: 既存のエージェントGUIはしばしばElectronに依存しており、推論モデルがメモリにロードされる前に800MB〜1.5GBのRAMを消費します。

Related MCP server: ControlMCP

OrbitMCPが解決すること

OrbitMCPは、ローカルワークステーションをゼロレイテンシーのエアギャップエージェント環境に変換します。

ネイティブの**Rust(Tauri v2)**シェルとPython FastMCPサイドカーで構築されたOrbitMCPは、100MB未満のRAMオーバーヘッドで動作し、システムリソースをモデル重みと高速なローカル推論に完全に割り当てます。


┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        User Prompt / Directive                         │
└───────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               Local Quantized LLM (Ollama / Llama-3.2)                 │
│  - Analyzes intent & generates standard JSON tool execution schema     │
└───────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ (MCP Tool Call)
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               OrbitMCP FastMCP Gateway (Local :8765)                   │
│  - Validates sandbox path boundaries & executes kernel functions       │
└───────────────────┬────────────────────────────────┬───────────────────┘
│                                │
▼                                ▼
┌─────────────────────────┐      ┌─────────────────────────┐
│   system_telemetry()    │      │      list_files()       │
│  (RAM / CPU / Headroom) │      │  (Safe Workspace Tree)  │
└────────────┬────────────┘      └────────────┬────────────┘
│                                │
└────────────────┬───────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│           React 18 Control Plane (Geist UI + Claude Thinking)          │
│  - Real-time hardware stream, collapsible trace & typewriter output    │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

主な機能

1. 自律型MCPツール実行ループ

OrbitMCPは、ユーザークエリをローカルOllamaモデル用のOpenAI互換ツール仕様に変換します。クエリにOSコンテキストが必要な場合、モデルは標準生成を中断し、構造化されたツール引数をFastMCPゲートウェイにディスパッチし、Pythonスクリプトをローカルで実行し、最終ペイロードを要約します。

2. ライブカーネルテレメトリポーリング

psutilによる直接ハードウェアポーリングにより、CPUコア使用率、常駐RAM消費量、利用可能なメモリヘッドルームを3秒ごとに監視し、高負荷の推論中のOut-Of-Memory(OOM)ロックアップを防止します。

3. Claudeスタイルの思考プロセスブロック

振動する4バー波形アニメーションとライブ経過タイマー(Thought for 11.4s)を備えています。思考ブロックは、スキーマ解決と安全性境界チェックを詳述する内部モノローグのスクラッチパッドに折りたたむことができます。

4. 4つの厳選されたデベロッパーテーマ

実行時に切り替え可能で、即座にトークン再レンダリングが行われる4つの高コントラストデベロッパーカラーパレットを備えています:

  • Obsidian Amber(ダークチャコール+ウォームアンバー)

  • Tokyo Violet(サイバーシンセインディゴ+パープル)

  • Matrix Emerald(ターミナルグリーン+ジェットブラック)

  • Linear Cobalt(ディープスペーススレート+スカイブルー)

5. 動的モデル検出とパラメータチューニング

  • モデルドロップダウン: 起動時にローカルOllamaデーモンを自動クエリ(/api/tags)し、インストール済みの重み(llama3.2:3bqwen2.5-codermistralなど)を入力します。

  • サンプリング温度: 統合スライダー(0.0〜1.0)で生成の決定性を動的に調整します。

  • ツールゲーティング: 各ツールカードの独立したトグルで、モデルのスキーマから特定のMCP関数を動的に有効または無効にします。


技術スタック

レイヤー

技術

目的

デスクトップコンテナ

Tauri v2 (Rust)

ネイティブWindowsウィンドウライフサイクル、最小RAMフットプリント、ゼロオーバーヘッドIPC

フロントエンドUI

React 18, TypeScript, Vite

リアクティブダッシュボード状態、ライブメトリクスポーリング、ホットキー

スタイリング&アイコン

Tailwind CSS, Lucide Icons

レスポンシブスレートテーマ、マイクロトランジション、デベロッパーグリフ

タイポグラフィ

Geist Sans & JetBrains Mono

Claudeに着想を得たデベロッパー可読性と等幅トレース

ツールエンジン

FastMCP, FastAPI, Uvicorn

標準化されたModel Context Protocol実装

ローカル推論

Ollama (Llama 3.2 3B)

完全オフライン、プライバシーファーストのローカル言語モデル実行


プロジェクト構造

orbit-mcp/
├── backend/                  # FastMCP Python engine
│   ├── tools/
│   │   ├── telemetry.py      # Kernel hardware metrics polling
│   │   └── fs.py             # Sandboxed workspace filesystem inspector
│   ├── server.py             # FastAPI gateway & Ollama tool loop dispatcher
│   └── requirements.txt      # Python dependencies
├── src/                      # React frontend source
│   ├── App.tsx               # Main OrbitMCP Control Plane component
│   ├── main.tsx              # React DOM entry point
│   ├── index.css             # Tailwind base styles & Claude wave keyframes
│   └── vite-env.d.ts         # Vite client TypeScript definitions
├── src-tauri/                # Native Rust desktop application
│   ├── capabilities/         # Tauri v2 security policies
│   ├── icons/                # Multi-platform application icon sets
│   ├── src/main.rs           # Rust application entry point
│   ├── Cargo.toml            # Rust dependencies & metadata
│   └── tauri.conf.json       # Window geometry, title, and build targets
├── orbitmcp-cover.png        # Repository hero cover banner
├── orbit-icon.png            # Master 1024x1024 application icon
├── package.json              # Node dependencies and scripts
├── tailwind.config.js        # Color tokens & typography configuration
└── tsconfig.json             # TypeScript compiler rules (TS5 bundler mode)

はじめに

前提条件

ホストシステムに以下のランタイムがインストールされていることを確認してください:


インストールとセットアップ

1. リポジトリのクローン

git clone [https://github.com/Velocity07/OrbitMCP.git](https://github.com/Velocity07/OrbitMCP.git)
cd OrbitMCP

2. Python FastMCPバックエンドの設定

仮想環境を作成してアクティベートし、依存関係をインストールします:

# Windows PowerShell
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

# Install backend requirements
pip install -r backend/requirements.txt

3. フロントエンド依存関係のインストール

npm install

4. ローカル推論モデルのプル

Ollamaが実行されていることを確認し、デフォルトの軽量ツール呼び出しモデルをプルします:

ollama pull llama3.2:3b

OrbitMCPの実行

ステップA:FastMCPバックエンドサーバーの起動

最初のターミナルで(.venvをアクティベートした状態):

python backend/server.py

ゲートウェイはhttp://127.0.0.1:8765で初期化されます。

ステップB:ネイティブデスクトップウィンドウの起動

2番目のターミナルで:

npx tauri dev

OrbitMCPはネイティブRustバイナリをコンパイルし、デスクトップウィンドウを起動し、FastMCPバックエンドとのライブIPCブリッジを自動的に確立します。


カスタムFastMCPツールの作成

OrbitMCPは簡単に拡張できるように設計されています。エージェントループに新しいツールを登録するには:

  1. FastMCPを使用してbackend/tools/にツール関数を定義します:

# backend/tools/network.py
import socket
from typing import Dict, Any

def test_port(host: str, port: int) -> Dict[str, Any]:
    """Check if a specific host and port is accepting connections."""
    s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    s.settimeout(2.0)
    try:
        s.connect((host, port))
        s.close()
        return {"host": host, "port": port, "open": True}
    except Exception as e:
        return {"host": host, "port": port, "open": False, "error": str(e)}
  1. backend/server.pyにツールデコレータとスキーマを登録します:

from tools.network import test_port

@mcp.tool()
def check_port(host: str, port: int) -> Dict[str, Any]:
    """Test connection status for a remote host and port."""
    return test_port(host, port)
  1. server.pyを再起動します。ツールは即座に登録済みツールパネルに表示され、自律呼び出しに利用可能になります。


ロードマップ

  • FastMCP Pythonゲートウェイ統合

  • リアルタイムホストハードウェアテレメトリポーリング(CPU / RAM)

  • Llama 3.2自律ツール実行ループ

  • Claudeスタイルの思考アコーディオンと経過タイマー

  • マルチテーマランタイムスイッチャー(Obsidian、Tokyo、Emerald、Cobalt)

  • ネイティブTauri v2 Windowsシェル統合

  • Server-Sent Events(SSE)トークン単位ストリーミング

  • PyInstallerサイドカーバイナリパッケージングの自動化

  • マルチターン会話メモリスクラッチパッド


ライセンス

MITライセンスの下で配布されています。詳細についてはLICENSEを参照してください。

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity

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