Cloudflare Workersを使用したMCPサーバー
導入
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIエージェントとアシスタントがサービスとやり取りできるようにするオープンスタンダードです。MCPサーバーを設定することで、AIアシスタントがAPIに直接アクセスできるようになります。
Cloudflare Workers は、 workers-mcpパッケージと組み合わせることで、MCP サーバーを構築するための強力でスケーラブルなソリューションを提供します。
Related MCP server: Remote MCP Server
前提条件
始める前に、次のものを用意してください。
Node.jsがインストールされている
Wrangler CLI がインストールされている (
npm install -g wrangler)
はじめる
ステップ1: 新しいCloudflareワーカーを作成する
まず、新しい Cloudflare Worker プロジェクトを初期化します。
npx create-cloudflare@latest my-mcp-worker
cd my-mcp-worker次に、Cloudflare アカウントを認証します。
wrangler loginステップ2: Wranglerを構成する
正しいアカウント詳細でwrangler.tomlファイルを更新します。
name = "my-mcp-worker"
main = "src/index.ts"
compatibility_date = "2025-03-03"
account_id = "your-account-id"MCPツールのインストール
MCP サポートを有効にするには、 workers-mcpパッケージをインストールします。
npm install workers-mcpMCP を構成するには、セットアップ コマンドを実行します。
npx workers-mcp setupこれにより、次のようになります。
必要な依存関係を追加する
テスト用にローカルプロキシを設定する
MCPコンプライアンスのためにWorkerを構成する
MCP サーバーコードの作成
src/index.tsを更新して MCP サーバーを定義します。
import { WorkerEntrypoint } from 'cloudflare:workers';
import { ProxyToSelf } from 'workers-mcp';
export default class MyWorker extends WorkerEntrypoint<Env> {
/**
* A friendly greeting from your MCP server.
* @param name {string} The name of the user.
* @return {string} A personalized greeting.
*/
sayHello(name: string) {
return `Hello from an MCP Worker, ${name}!`;
}
/**
* @ignore
*/
async fetch(request: Request): Promise<Response> {
return new ProxyToSelf(this).fetch(request);
}
}主要コンポーネント:
WorkerEntrypoint : 受信リクエストとメソッドの公開を管理します。
ProxyToSelf : MCP プロトコルの準拠を保証します。
sayHello メソッド: AI アシスタントが呼び出すことができる MCP 関数の例。
API呼び出しの追加
外部APIを統合することで、MCPサーバーを拡張できます。以下は天気データを取得する例です。
export default class WeatherWorker extends WorkerEntrypoint<Env> {
/**
* Fetch weather data for a given location.
* @param location {string} The city or ZIP code.
* @return {object} Weather details.
*/
async getWeather(location: string) {
const response = await fetch(`https://api.weather.example/v1/${location}`);
const data = await response.json();
return {
temperature: data.temp,
conditions: data.conditions,
forecast: data.forecast
};
}
async fetch(request: Request): Promise<Response> {
return new ProxyToSelf(this).fetch(request);
}
}MCPサーバーの展開
Worker をセットアップしたら、Cloudflare にデプロイします。
npx wrangler deploy展開後、Worker が稼働し、AI アシスタントが MCP ツールを検出して使用できるようになります。
MCP サーバーを更新するには、次のコマンドで再デプロイします。
npm run deployMCPサーバーのテスト
MCP セットアップをローカルでテストするには:
npx workers-mcp proxyこのコマンドは、MCP クライアント (Claude Desktop など) が接続できるようにローカル プロキシを起動します。
安全
MCP サーバーを保護するには、Wrangler Secrets を使用します。
npx wrangler secret put MCP_SECRETこれにより、不正アクセスを防ぐための共有秘密認証メカニズムが追加されます。
結論
おめでとうございます！Cloudflare Workersを使用してMCPサーバーを構築し、デプロイしました。これで、さらに多くの機能を追加して拡張し、AIアシスタント用の新しいツールを公開できるようになりました。
詳細については、 Cloudflare MCP ドキュメントを参照してください。
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