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Mnevis MCP Server

by mar-co-za
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Mnevis MCP Server

⚠️ これは実験です。

軽量で依存関係のない Python MCP サーバーで、単一の do_everything ツールを公開します。 MCP をサポートする AI エージェントは、すべての言語モデル処理をローカルの OpenAI 互換エンドポイントにオフロードできます。

動作の仕組み

AI Agent
    │
    │  MCP stdio (JSON-RPC 2.0)
    ▼
mnevis  server.py
    │
    │  HTTP POST /v1/chat/completions
    ▼
Local LLM  (Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM, …)

エージェントは do_everything ツールを prompt（およびオプションの system 指示）とともに呼び出します。
サーバーは、標準の OpenAI チャット補完 API を使用してリクエストをローカル LLM に転送し、
モデルの応答をエージェントに返します。

ツールの説明は、あらゆる LLM が自動的に理解し、すべてのタスクを自身で推論する代わりに
ツールに委任すべきであるように文言が調整されています。

Related MCP server: MCP-123

必要条件

  • Python 3.11+

  • サードパーティパッケージ不要 — 標準ライブラリのみを使用 (urllib、json、sys、os)

  • /v1/chat/completions エンドポイントを公開する実行中のローカル LLM

設定

すべての設定は起動時に環境変数から読み取られます：

変数

デフォルト

説明

MNEVIS_URL

http://localhost

ローカル LLM サーバーのベース URL

MNEVIS_PORT

11434

LLM サーバーがリッスンするポート

MNEVIS_MODEL

llama3

リクエストで渡すモデル名

MNEVIS_API_KEY

(空)

オプションの API キー（Bearer トークンとして送信）

MNEVIS_TIMEOUT

120

LLM HTTP 呼び出しのタイムアウト（秒）

MNEVIS_LOGLEVEL

INFO

サーバーダイアグノスティックのログレベル (DEBUG、INFO、WARNING、ERROR)

例

Ollama (デフォルトポート 11434)：

MNEVIS_MODEL=llama3 python server.py

LM Studio (デフォルトポート 1234)：

MNEVIS_URL=http://localhost MNEVIS_PORT=1234 MNEVIS_MODEL=lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct python server.py

vLLM (API キーあり)：

MNEVIS_URL=http://my-gpu-box MNEVIS_PORT=8000 MNEVIS_MODEL=mistral-7b MNEVIS_API_KEY=secret python server.py

サーバーの実行

サーバーは stdio (JSON-RPC 2.0) を介して通信するため、MCP ホストによって子プロセスとして
生成されます。ほとんどの場合、手動で実行することはありません。

直接テストする場合：

python server.py

次に、生の JSON-RPC メッセージを貼り付けます。例：

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"0.0.1"}}}

MCP ホストへの登録

mcp.json (ワークスペースまたはグローバル) に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "mnevis": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/mnevis-mcp/server.py"],
      "env": {
        "MNEVIS_URL":   "http://localhost",
        "MNEVIS_PORT":  "11434",
        "MNEVIS_MODEL": "llama3",
        "MNEVIS_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

VScode の場合：

{
  "servers": {
    "mnevis": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/mnevis-mcp/server.py"],
      "env": {
        "MNEVIS_URL":   "http://localhost",
        "MNEVIS_PORT":  "11434",
        "MNEVIS_MODEL": "llama3",
        "MNEVIS_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

args のパスを実際の絶対パスに置き換えてください。
MNEVIS_PORT / MNEVIS_MODEL をローカル LLM のセットアップに合わせて設定します。

公開されるツール

do_everything

引数

型

必須

説明

prompt

string

✅

処理する完全なタスク、質問、または会話

system

string

❌

ローカル LLM のオプションのシステム/ペルソナ指示

ツールの説明では、呼び出し元のエージェントに対して、すべてのタスクをここに送信するように明示的に指示し、自身で推論しないようにしています。

health_check

引数

型

必須

説明

(なし)

—

—

サーバーバージョン、設定されたモデル名、URL/ポート、リクエストタイムアウトを含む短いステータス文字列を返します。監視やデバッグに便利です。

リクエスト例

{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"health_check","arguments":{}}}

応答例

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "content": [{"type": "text", "text": "mnevis version 1.0.0 | model=llama3 | url=http://localhost:11434 | timeout=120s"}],
    "isError": false
  }
}

プロジェクト構成

mnevis-mcp/
├── server.py        # MCP server (single file, stdlib only)
├── pyproject.toml   # Project metadata
├── README.md        # This file
└── .gitignore

ライセンス

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

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