MCP SSE サーバーおよび STDIO サーバーの例

導入

AI言語プロジェクトへようこそ！このリポジトリには、MCPサーバーの設定例が複数掲載されています。MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AIモデルがデータを保存し、ツールを実行し、特定のタスク用のプロンプトを使用できるようにするフレームワークです。

利用可能なサーバーの例

さまざまな環境でMCPサーバーを設定する際に役立つ4つの例をご紹介します。以下の表は、それぞれの構成をまとめたものです。

AI、コーディング、自動化について学ぶのが好きな方は、ぜひチャンネルに**「いいね！」して登録してください**。より素晴らしいコンテンツを作るためにとても役立ちます。
購読する

Related MCP server: Terminally MCP

MCPとは何ですか?

**MCP (モデル コンテキスト プロトコル)**は、AI モデルで次のことを可能にするプロトコルです。

• データ（ファイルや API レスポンスなど）を保存する

• ツールを実行する（AIが実行できる機能）

• プロンプトを使用する（タスクの定義済みテンプレート）

オプション 1: Docker なしのセットアップ (ローカル Python)

このオプションでは、Dockerを使わずにPythonを使ってローカルでMCPサーバーを構築する方法を説明します。ビデオチュートリアルをご覧ください：チュートリアル1

オプション2: Dockerを使用したセットアップ

このオプションでは、MCPサーバーをDockerでコンテナ化し、ローカルで実行する方法を説明します。ビデオチュートリアルをご覧ください：チュートリアル2

オプション 3: SSE を使用したセットアップ (ローカル、Docker)

このオプションでは、ローカル環境でDockerを使用してSSE経由でMCPサーバーを実行する方法を説明します。ビデオチュートリアルをご覧ください：チュートリアル3

オプション4: Google Cloud Platform で SSE を設定する

このオプションでは、Dockerを使用してSSEサーバーをGoogle Cloud Platformにデプロイする方法について詳しく説明します。ビデオチュートリアルをご覧ください：チュートリアル3

MCPサーバーのテスト

サーバーが実行したら、次のような Claude のプロンプトを使用してテストできます。

• Run the command ls in my workspace.

• Execute echo Hello from Claude.

ターミナルサーバーから直接出力が表示されるはずです🎉

まとめ

おめでとうございます！ターミナルコマンドを実行できるMCPサーバーの構築に成功しました。お好みに応じて、ローカルまたはDockerで実行できます。

次のステップ:

• 潜在的に危険なコマンドをブロックするためのセキュリティ チェックを追加します。

• Claude がファイルの読み取りと書き込みを行うことを許可します。

• サーバーをクラウド システムまたはリモート環境に接続します。

問題や改善点がありましたら、お気軽にこのリポジトリに問題またはプル リクエストを投稿して貢献してください。

🤝 貢献する

現時点では、このプロジェクトは外部からのコードの貢献を受け入れていません。

これは、ライセンスをシンプルに保ち、著作権の共有を回避するためです。

ぜひ以下のことを行ってください: ✅ バグ報告や機能リクエスト (GitHub Issues 経由)
✅ リポジトリをフォークして独自のバージョンを構築する
✅ ドキュメントの改善を提案する

別の方法でコラボレーションしたい場合は、お気軽にディスカッションを始めてください。