mcp-bridge

Docker で MCP サーバを起動し、内部で llama.cpp の OpenAI 互換 API を呼び出す構成です。

セットアップ

1. .env.example を .env にコピー

2. MCP_API_TOKEN を 32 文字以上のランダム値に設定

   echo "MCP_API_TOKEN=$(openssl rand -hex 32)" >> .env

3. 必要に応じて LLAMA_CPP_SERVER_URL をリモートの llama.cpp に向ける

Related MCP server: SwiftOpenAI MCP Server

起動

docker compose up -d --build

停止

docker compose down

接続先

• MCP エンドポイント: http://localhost:8000/mcp

• トランスポート: streamable-http

接続確認

認証が有効になっているため、Bearer トークンが必要です。 401 が返る場合は未認証、406 が返る場合は到達確認としては正常です (MCP エンドポイントは Accept ヘッダー前提のため)。

# 未認証 -> 401
curl -i http://localhost:8000/mcp

# 認証あり -> 406 (到達OK)
curl -i -H "Authorization: Bearer $MCP_API_TOKEN" http://localhost:8000/mcp

Claude Code 設定

Claude Code の MCP は ~/.claude.json で管理されます。

ローカルスコープ（特定プロジェクトのみ）で手動設定する場合は、 client-config.example.json の形式を ~/.claude.json に反映してください。

推奨: CLI で追加

claude mcp add --transport http local-agent-helper http://localhost:8000/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $MCP_API_TOKEN"

設定確認

claude mcp list
claude mcp get local-agent-helper

補足

• --scope user を付けると全プロジェクトで利用可能です。

• --scope project を使うと、プロジェクト直下の .mcp.json に保存されます。

環境変数

.env.example を .env にコピーして利用できます。

• MCP_TRANSPORT (既定: streamable-http)

• FASTMCP_HOST (既定: 0.0.0.0)

• FASTMCP_PORT (既定: 8000)

• LLAMA_CPP_SERVER_URL

• LLAMA_CPP_SERVER_MODEL

• LLAMA_CPP_SERVER_TIMEOUT

• MCP_API_TOKEN (必須・32文字以上)

• MAX_INPUT_CHARS (既定: 200000)