クイックスタートAuto MCP：オールインワンのClaudeデスクトップとカーソル

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導入

クイック スタート Auto MCP は、 Claude Desktop および Cursor に Anthropic の Model Context Protocol (MCP) を簡単かつ迅速に登録するのに役立つツールです。

主な利点:

1. クイック セットアップ: ツールを実行し、生成された JSON ファイルをコピー/貼り付けするだけで、Claude Desktop と Cursor に MCP 機能を追加できます。

2. 様々なツールをご用意：MCPの便利なツールを継続的に更新しています。スターを付けてフォローして、あなただけのツールキットの最新情報を入手しましょう。 :)

Related MCP server: Hello-MCP

目次

• 特徴

• プロジェクト構造

• 要件

• インストール

• 構成

• 使用法

• トラブルシューティング

• ライセンス

• 貢献

• 接触

• 著者

特徴

• RAG (Retrieval Augmented Generation) - PDF ドキュメントのキーワード、セマンティック、ハイブリッド検索機能

• Dify 外部ナレッジ API - Dify の外部ナレッジ API を介したドキュメント検索機能

• Dify Workflow - Dify Workflow を実行して結果を取得する

• Web検索- Tavily APIを使用したリアルタイムWeb検索

• 自動JSON生成- Claude DesktopとCursorに必要なMCP JSONファイルを自動生成します

プロジェクト構造

.
├── case1                     # RAG example
├── case2                     # Dify External Knowledge API example
├── case3                     # Dify Workflow example
├── case4                     # Web Search example
├── data                      # Example data files
├── docs                      # Documentation folder
│   ├── case1.md           # case1 description 🚨 Includes tips for optimized tool invocation
│   ├── case2.md           # case2 description
│   ├── case3.md           # case3 description
│   ├── case4.md           # case4 description
│   └── installation.md    # Installation guide
├── .env.example              # .env example format
├── pyproject.toml            # Project settings
├── requirements.txt          # Required packages list
└── uv.lock                   # uv.lock

要件

• Python >= 3.11

• Claude Desktop または Cursor (MCP 対応バージョン)

• uv（推奨）またはpip

インストール

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/teddynote-lab/mcp.git
cd mcp

2. 仮想環境をセットアップする

uvの使用（推奨）

# macOS/Linux
uv venv
uv pip install -r requirements.txt

# Windows
uv venv
uv pip install -r requirements_windows.txt

pipの使用

python -m venv .venv

# Windows
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements_windows.txt

# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

3. PDFファイルの準備

RAG に必要な PDF ファイルを./dataディレクトリに用意してください。

構成

各ケースを実行するには、 .envファイルが必要です。ルートディレクトリにある.env.exampleファイルに必要な環境変数を指定し、ファイル名を.envに変更してください。

各ケースに必要な環境変数を設定するためのサイト

• https://platform.openai.com/api-keys

• https://dify.ai/

• https://app.tavily.com/home

使用法

1. JSONファイルを生成する

必要な JSON ファイルを生成するには、各ケース ディレクトリで次のコマンドを実行します。

# Activate virtual environment

# Windows
.venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

# Navigate to example directory
cd case1

# Generate JSON file
python auto_mcp_json.py

2. Claude Desktop/CursorにMCPを登録する

1. Claudeデスクトップまたはカーソルを起動する

2. MCP設定メニューを開く

3. 生成されたJSONコンテンツをコピーして貼り付けます

4. 保存してrestart

注：Claude DesktopまたはCursorを実行すると、MCPサーバーも自動的に起動します。ソフトウェアを終了すると、MCPサーバーも終了します。

トラブルシューティング

よくある問題と解決策:

• MCPサーバー接続失敗：サービスが正常に動作しているか、ポートの競合がないか確認してください。特に、case2を適用する場合は、 dify_ek_server.pyも実行する必要があります。

• API キー エラー: 環境変数が正しく設定されていることを確認してください。

• 仮想環境の問題: Python バージョンが 3.11 以上であることを確認してください。

ライセンス

MITライセンス

貢献

貢献はいつでも歓迎です！課題登録やプルリクエストを通じてプロジェクトにご参加ください。 :)

接触

ご質問やご支援が必要な場合は、問題を登録するか、 dev@ brain-crew.com までご連絡ください。

著者

ハンテク・イム