local-context-mcp

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local-context-mcp は、MCP サーバ実装の習作として作ったミニプロジェクトです。 AIとユーザが同じ環境にいる前提で、現在の文脈を共有するために便利、かもしれない、機能を提供します。

機能説明

• ローカルで動く MCP サーバ

• AIとユーザが同じ場所にある前提で、現在日時を共有するための tool を提供

• GeoIP 由来の位置情報は補助用途に限る。取得できない場合があり、取得できても精度は低く、国や都市レベルでも大きく外すことがある

when-is-now

• 現在日時(ISO 8601形式)を返します

• タイムゾーンは TZ、GeoIP cache 付き自動取得、ローカル環境の順で解決します

• 返却値には解決済みタイムゾーン名も含みます

• GeoIP ベースの自動取得は失敗しうるうえ、推定結果が大きく外れる場合があります。確実性が必要なら TZ を明示設定してください

• auto-tz の詳細は docs/auto-tz.md を参照

• 詳細は docs/tools/when-is-now.md を参照

where-are-we

• GeoIP 由来の情報から、大まかな場所文字列を返します

• 返却値は Tokyo, Tokyo-to や Tokyo, JP のような、LLM が文脈として扱いやすい粗い表現です

• 位置文字列は city、region、country のうち使える情報を優先して組み立てます

• 空文字や空白だけの値は使わず、重複する値はできるだけ省いて簡素な表現にします

• GeoIP location は取得できない場合があり、取得できても国や都市レベルで大きく外れることがあります

• 詳細は docs/tools/where-are-we.md を参照

LM Studio から Docker で使う

詳細仕様は docs/docker.md を参照。

事前準備

• Docker イメージをビルドする

npm run docker:build

設定例

• LM Studio の MCP サーバ設定に以下を追加する

{
  "mcpServers": {
    "local-context": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "obaratch/local-context-mcp-server"]
    }
  }
}

• 必要に応じて args に -e TZ=Asia/Tokyo を追加して明示設定できる

• auto-tz の GeoIP cache を再利用したい場合は、named volume を追加する

• GeoIP ベースの位置推定やタイムゾーン推定は、MCP クライアント側の現在地を正確に表す保証がない。取得不能や大きな誤判定を前提に扱う

確認

• 接続後に tools/list で以下のツールが見えること

  • when-is-now

  • where-are-we

cache 永続化あり設定例

{
  "mcpServers": {
    "local-context": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--mount",
        "source=local-context-store,target=/data",
        "obaratch/local-context-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

• この構成では store と GeoIP cache が named volume local-context-store に保存される

• named volume は Docker が管理するため、ホスト側に固定ディレクトリを作らなくてよい

• 詳細は docs/docker.md と docs/store.md を参照