mdshare-mcp

MCPサーバーは、AIチャット（Claude、およびMCP対応クライアント）がpublish_markdownツールを直接呼び出して、以前にデプロイしたmdshareサービスへMarkdownコンテンツを投稿できるようにするものです。ファイルをマシンにダウンロードして自分でcurlを実行する必要はありません。

アーキテクチャ

Claude.ai (chat) → tool "publish_markdown" → mdshare-mcp (server này) → POST → mdshare → trả URL

これは**リモート（Streamable HTTP）**形式のMCPサーバーであり、Render上で独立して動作します。個人のマシンにインストールしたときだけ実行できる「ローカル（stdio）」MCPサーバーとは異なります。ClaudeをWeb経由で利用しているため、リモートHTTP版が正しい選択です。マシンに何かをインストールする必要はありません。

Related MCP server: @nlspec/server

提供される2つのツール

• publish_markdown(content) — Markdownコンテンツをmdshareに投稿し、閲覧用URLとraw URLを返します。

• fetch_markdown(key_or_url) — キーまたはURLに基づいて、投稿済みのペーストの内容を再取得します（domain/p/keyとdomain/p/key/rawの両方の形式を受け付けます）。これは重要なフォールバックツールです。一部のAIチャット（ChatGPTで確認済み）は、Content-Type: text/plainを返すURLを自動的に取得できないことがあります。これらのクライアントに組み込まれているブラウザツールは、HTMLページ（<title>、DOM構造など）を読むように設計されていることが多く、純粋なテキストファイルを「ダウンロードファイル」とみなして、表示する代わりに内容の読み取りを拒否することがあります。このような場合、AIチャットにURLを直接開かず、fetch_markdownツールを呼び出すように依頼するだけで十分です。コンテンツはサーバー内で直接取得され、ツールの結果としてそのまま返るため、クライアントのWeb閲覧機能に依存しません。

カスタムMCPサーバーをサポートするプラットフォームは？（執筆時点の情報であり、変更される可能性があります）

このサーバーはMCP標準（Streamable HTTP）に厳密に準拠しているため、標準をサポートするクライアントであれば自動的に動作し、プラットフォームごとにコードを修正する必要はありません。「不明」の行にあるプラットフォームについては、そのプラットフォームのSettings/Connectorsセクションを直接確認するのが最も確実な方法です。MCP対応状況はAIチャットごとに非常に急速に変化しているためです。

ステップ1 — Renderへのデプロイ

mdshareで行った手順とまったく同じです：

1. コード（server.js、package.json、render.yaml）を新しいGitHubリポジトリ（例：mdshare-mcp）へプッシュします。

2. Render上で：New → Blueprint → リポジトリmdshare-mcpを選択します。

3. 環境変数を求められたら、以下を入力します：

   • MDSHARE_BASE_URL = 以前にデプロイしたmdshareサービスのURL （例：https://mdshare-11s5.onrender.com — 末尾に**/を付けない**）。

4. Applyをクリックします。

デプロイが完了すると、Renderはhttps://mdshare-mcp-xxxx.onrender.comという形式のURLを提供します。実際のMCPエンドポイントはhttps://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcpにあります。

ステップ2 — Custom ConnectorでClaude.aiに接続する

1. claude.ai → Settings → Connectors（またはSettings内の相当する項目）を開きます。

2. Add custom connector（または「Add more」）を選択します。

3. URL https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp を入力します。

4. 覚えやすい名前（例：「mdshare」）を設定します。

5. 保存します。Claudeがツールpublish_markdownを自動的に検出します。

このステップの後、どの会話でもチャットフレーム内のツールメニューからコネクタ「mdshare」をオンにして、次のように依頼できます：

「上記の内容をマークダウンにまとめて、mdshareに投稿してください」

Claudeは自動的にpublish_markdownツールを呼び出し、チャット内で結果のURLを直接返します。

他のAIチャット（ChatGPTなど）からの接続

そのクライアントがStreamable HTTP（Anthropic独自ではなく標準のMCPプロトコル）でMCPをサポートしている場合、手順は同様です。そのクライアントのconnector/tool設定部分に、URL https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp を指定してください。コネクタの追加構文はプラットフォームによって異なるため、設定場所については各クライアントの公式ドキュメントを確認してください。

手動テスト（AIチャットを介さず、サーバーが動作しているかを確認するためのみ）

Windows の cmd 上で：

curl -X POST https://mdshare-mcp-xxxx.onrender.com/mcp ^
  -H "Content-Type: application/json" ^
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" ^
  -d "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/list\",\"params\":{}}"

返される内容のリストにはツール publish_markdown が含まれている必要があります。

注意すべきセキュリティ

• このMCPサーバーには認証がありません — /mcp のURLを知っている人は誰でも publish_markdown ツールを呼び出して、あなたの mdshare にコンテンツを投稿できます。個人利用では低リスク（URLが公開されていない、Renderのランダムなサブドメインのため推測が困難）ですが、より厳重にしたい場合は：

  • MCPリクエストを処理する前に server.js で検証する秘密ヘッダー（例：X-Api-Key）を追加します。

  • 環境変数 MCP_SHARED_SECRET を設定し、クライアントがそのヘッダーを付けて送信するように要求します。

• mdshare（宛先のサービス）は元々設計上認証がないため、このツールは単に、以前 curl を使って手動で行っていた開操作を自動化しただけです。mdshare 側に新しいリスクを追加するものではありません。

設計選択の根拠

• SSE（Server-Sent Events）の代わりにStreamable HTTP：SSEは古い世代のMCPプロトコルであり、現在のMCP仕様では非推奨とされています。Streamable HTTPは現在の標準であり、公式SDKがリモートMCPサーバーにも推奨しているプロトコルです。

• ステートレス（sessionIdGenerator: undefined）：ツールが単純な1つの操作（1回のPOSTで1回の結果を受け取る）しか行わないため、複数回の呼び出しにわたってセッション状態を維持する必要はありません。これによりサーバーがよりシンプルになり、コンテナがいつでも再起動される可能性のあるサーバーレス/free-tier環境との親和性も高くなります。