日本語文字数カウント MCP サーバー

Web版ChatGPTの「新しいコネクター」から接続できるMCPサーバーです。日本語テキストの文字数（グラフェム単位）を正確にカウントするツール countJapaneseChars を提供します。

機能

• countJapaneseChars: 日本語テキストの文字数（グラフェム単位）を正確にカウント

  • Intl.Segmenter を使用してグラフェムクラスターを正確にカウント

  • サロゲートペアや結合文字を適切に処理

技術スタック

• Next.js 16 (App Router)

• TypeScript

• @modelcontextprotocol/sdk

• Intl.Segmenter (グラフェムカウント用)

セットアップ

依存関係のインストール

npm install

開発サーバーの起動

npm run dev

開発サーバーは http://localhost:3000 で起動します。

MCPサーバーのエンドポイントは http://localhost:3000/api/mcp です。

使用方法

Web版ChatGPTの「新しいコネクター」から接続

1. ChatGPTの設定で「新しいコネクター」を開く

2. エンドポイントURLを入力: http://localhost:3000/api/mcp (開発環境) または https://your-domain.com/api/mcp (本番環境)

3. 接続を確立

APIエンドポイント

• POST /api/mcp: MCPリクエストを処理

• GET /api/mcp: SSEストリーム（現在はJSONレスポンスモードを使用）

• DELETE /api/mcp: セッション終了

• OPTIONS /api/mcp: CORSプリフライト

ツールの使用例

countJapaneseChars ツールを呼び出すと、以下のようなレスポンスが返されます:

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "文字数: 9"
    }
  ],
  "structuredContent": {
    "count": 9,
    "text": "こんにちは、世界！"
  }
}

デプロイ

Vercelへのデプロイ（推奨）

1. Vercelアカウントの準備

Vercelにサインアップまたはログインします。

2. プロジェクトのデプロイ

# Vercel CLIをインストール（初回のみ）
npm install -g vercel

# プロジェクトディレクトリでデプロイ
vercel

# 本番環境へデプロイ
vercel --prod

または、GitHubと連携して自動デプロイ：

1. GitHubにプロジェクトをプッシュ

2. Vercelダッシュボードで「Import Project」をクリック

3. GitHubリポジトリを選択

4. デプロイ設定を確認（デフォルトで問題なし）

5. 「Deploy」をクリック

3. デプロイ後の確認

デプロイ後、提供されたURLの /api/mcp エンドポイントがMCPサーバーとして機能します。

例: https://your-project.vercel.app/api/mcp

4. Web版ChatGPTとの接続

1. ChatGPTの設定を開く

2. 「新しいコネクター」を選択

3. エンドポイントURLを入力: https://your-project.vercel.app/api/mcp

4. 接続を確立

その他のデプロイ先

Netlify

# Netlify CLIをインストール
npm install -g netlify-cli

# デプロイ
netlify deploy --prod

Railway

1. Railwayにサインアップ

2. 「New Project」→「Deploy from GitHub repo」

3. ビルドコマンド: npm run build

4. 開始コマンド: npm start

環境変数

現在、環境変数の設定は不要です。本番環境でセッション管理を改善する場合は、Redisなどの外部ストレージを使用することを推奨します。

Redis統合（オプション）

本番環境で複数インスタンスを使用する場合、Redisでセッション管理を行うことを推奨：

npm install ioredis

app/api/mcp/route.ts でRedisを使用するようにコードを修正してください。

実装の詳細

コード構造（モジュール分割）

app/api/mcp/
├── route.ts                        # HTTPエンドポイントハンドラー
│                                   # POST, GET, DELETE, OPTIONSメソッド
│                                   # セッション管理
│
├── lib/
│   ├── helpers.ts                  # ヘルパー関数
│   │                               # - Next.js ⇔ Node.js 変換
│   │                               # - CORS設定
│   │
│   └── mcp-server.ts              # MCPサーバーセットアップ
│                                   # - サーバーインスタンス作成
│                                   # - ツール登録
│
└── tools/
    └── countJapaneseChars.ts      # 文字数カウントツール
                                    # - グラフェムカウント実装
                                    # - ツール設定とハンドラー

各ファイルには超詳細なコメントが付いており、以下を説明：

• なぜそのコードが必要か

• どのように動作するか

• 注意点や代替案

• 具体的な使用例

主要機能

• グラフェムカウント: Intl.Segmenter を使用して、人が1文字と捉える単位（グラフェム）を正確にカウント

  • フォールバック機能付き: Intl.Segmenterが利用できない環境でも動作

• セッション管理: メモリ内でセッションを管理（本番環境ではRedis等の使用を推奨）

• CORS: Web版ChatGPTからの接続を許可するため、適切なCORSヘッダーを設定

  • Authorizationヘッダーにも対応（将来の認証機能に備える）

プロダクション品質の特徴

1. ランタイム指定: runtime = "nodejs" でNode.js APIを確実に使用

2. 堅牢な初期化: isInitializeRequestを検出して無条件で新規セッションを作成

3. エラーハンドリング: すべてのエンドポイントで適切なエラーレスポンスを返却

4. ヘルスチェック: GET エンドポイントでセッション状態を確認可能

5. クリーンなセッション削除: DELETE で不要な処理を行わずシンプルに削除

6. モジュール分割: 責務ごとにファイルを分割、保守性と可読性を向上

ライセンス

MIT