MCP-Smallest.ai
Smallest.ai API統合のためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー実装。このプロジェクトは、Smallest.aiのナレッジベース管理システムと連携するための標準化されたインターフェースを提供します。
建築
システムの概要
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ │ │ │ │ │
│ Client App │◄────┤ MCP Server │◄────┤ Smallest.ai │
│ │ │ │ │ API │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘コンポーネントの詳細
1. クライアントアプリケーション層
MCPクライアントプロトコルを実装
リクエストのフォーマットを処理する
レスポンス解析を管理する
エラー処理を提供します
2. MCPサーバー層
プロトコルハンドラー
MCPプロトコル通信を管理する
クライアント接続を処理する
リクエストを適切なツールにルーティングします
ツールの実装
ナレッジベース管理ツール
パラメータ検証
応答のフォーマット
エラー処理
API統合
Smallest.ai API通信
認証管理
リクエスト/レスポンス処理
3. Smallest.ai APIレイヤー
ナレッジベース管理
データの保存と検索
認証と承認
データフロー
1. Client Request
└─► MCP Protocol Validation
└─► Tool Parameter Validation
└─► API Request Formation
└─► Smallest.ai API Call
└─► Response Processing
└─► Client Responseセキュリティアーキテクチャ
┌─────────────────┐
│ Client Auth │
└────────┬────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ MCP Validation │
└────────┬────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ API Auth │
└────────┬────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ Smallest.ai │
└─────────────────┘Related MCP server: MCP Boilerplate
概要
このプロジェクトは、クライアントとSmallest.ai API間のミドルウェアとして機能するMCPサーバーを実装します。モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介してSmallest.aiのナレッジベース管理機能とやり取りするための標準化された方法を提供します。
建築
[Client Application] <---> [MCP Server] <---> [Smallest.ai API]コンポーネント
MCPサーバー
クライアントのリクエストを処理する
API通信を管理する
標準化された応答を提供する
エラー処理を実装する
ナレッジベースツール
listKnowledgeBases: すべてのナレッジベースを一覧表示しますcreateKnowledgeBase: 新しいナレッジベースを作成するgetKnowledgeBase: 特定のナレッジベースの詳細を取得します
ドキュメントリソース
docs://smallest.aiで入手可能使用方法と例を示します
前提条件
Node.js 18+ または Bun ランタイム
Smallest.ai APIキー
TypeScriptの知識
インストール
リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/yourusername/MCP-smallest.ai.git
cd MCP-smallest.ai依存関係をインストールします:
bun installルート ディレクトリに
.envファイルを作成します。
SMALLEST_AI_API_KEY=your_api_key_here構成
Smallest.ai API 構成を含むconfig.tsファイルを作成します。
export const config = {
API_KEY: process.env.SMALLEST_AI_API_KEY,
BASE_URL: 'https://atoms-api.smallest.ai/api/v1'
};使用法
サーバーの起動
bun run index.tsサーバーのテスト
bun run test-client.ts利用可能なツール
ナレッジベースのリスト
await client.callTool({
name: "listKnowledgeBases",
arguments: {}
});ナレッジベースを作成する
await client.callTool({
name: "createKnowledgeBase",
arguments: {
name: "My Knowledge Base",
description: "Description of the knowledge base"
}
});ナレッジベースを入手
await client.callTool({
name: "getKnowledgeBase",
arguments: {
id: "knowledge_base_id"
}
});応答フォーマット
すべての応答は次の構造に従います。
{
content: [{
type: "text",
text: JSON.stringify(data, null, 2)
}]
}エラー処理
サーバーは包括的なエラー処理を実装します。
HTTPエラー
APIエラー
パラメータ検証エラー
型安全なエラー応答
発達
プロジェクト構造
MCP-smallest.ai/
├── index.ts # MCP server implementation
├── test-client.ts # Test client implementation
├── config.ts # Configuration file
├── package.json # Project dependencies
├── tsconfig.json # TypeScript configuration
└── README.md # This file新しいツールの追加
index.tsでツールを定義します。
server.tool(
"toolName",
{
param1: z.string(),
param2: z.number()
},
async (args) => {
// Implementation
}
);リソース内のドキュメントを更新します。
server.resource(
"documentation",
"docs://smallest.ai",
async (uri) => ({
contents: [{
uri: uri.href,
text: `Updated documentation...`
}]
})
);安全
APIキーは環境変数に保存されます
すべてのリクエストは認証されます
パラメータ検証が実装されています
エラーメッセージはサニタイズされる
貢献
リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成します（
git checkout -b feature/amazing-feature）変更をコミットします (
git commit -m 'Add some amazing feature')ブランチにプッシュする (
git push origin feature/amazing-feature)プルリクエストを開く
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
謝辞
Resources
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