Skip to main content
Glama
tobytoy

cf-mcp-playground

by tobytoy

cf-mcp-playground

Cloudflare Worker と Docker の二重実行環境を備えた Model Context Protocol (MCP) サービスで、MCP Skills ナレッジベースRedis 質問キャッシュ高速化 メカニズムを内蔵しています。


🌟 コア機能

  1. 二重実行環境 (Dual Runtime)

    • Cloudflare Workers: エッジでのグローバル展開をサポートし、超高速コールドスタートと低遅延を実現します。

    • 🐳 Docker & Node.js: docker-compose.yml を提供し、ワンクリックで MCP サービスと Redis コンテナを起動します。

  2. MCP Skills ナレッジベース

    • MCPとは何か、MCP Skillとは何かを完全に紹介します。

    • Tools (ツール)Resources (リソース)Prompts (プロンプト) の違いと組み合わせパターンを詳細に比較します。

    • 各クライアント (Claude Desktop, Cursor, Zed, Cloudflare) の設定ガイドを提供します。

  3. Redis 重複質問の秒級即答 (Smart Caching)

    • ユーザーが質問すると、システムは自動的に質問を標準化し、キャッシュキーを計算します。

    • Cache HIT (ヒット): Redisから直接ミリ秒単位で過去のキャッシュ結果を返し、トークンと遅延を大幅に節約します。

    • Cache MISS (ミス): ナレッジベースを検索して完全な回答を生成し、自動的にRedisにキャッシュします。

    • Redisの切断時には自動的にメモリキャッシュ (Memory Fallback) にフォールバックし、高可用性を確保します。


🛠️ MCP ツールと機能

ツール名

説明

explain_mcp_skill

MCPとMCP Skillとは何か、そしてTool/Resource/Promptとの違いと例を詳しく紹介します。

get_mcp_quickstart

Claude Desktop, Cursor, Docker, Cloudflare での MCP のクイックインストールガイドを取得します。

list_mcp_concepts

ナレッジベース内のすべてのコアコンセプトのリストを表示します。

ask_mcp_assistant

スマートQ&Aツールで、Redisキャッシュを内蔵し、重複した質問にはキャッシュから直接高速に回答します。

get_cache_stats

Redisキャッシュのヒット数 (Hits)、ミス数 (Misses)、総アイテム数を表示します。

clear_mcp_cache

キャッシュ記録をクリアします。


🚀 クイックスタート

方法1: Dockerで起動 (Redis含む)

# 啟動 MCP 服務與 Redis 容器
docker compose up --build -d

# 查看運行日誌
docker compose logs -f

# 停止服務
docker compose down

サービス起動後:

  • サービスホーム / ダッシュボード: http://localhost:3000/

  • MCP ストリーミング通信エンドポイント: http://localhost:3000/mcp または http://localhost:3000/sse

  • ヘルスチェックエンドポイント: http://localhost:3000/health

  • REST Q&A API: POST http://localhost:3000/api/ask


方法2: ローカル開発モード (Node.js)

# 安裝依賴
npm install

# 執行單元測試 (驗證 MCP Tools & 快取機制)
npm test

# 啟動本機開發伺服器
npm run dev:node

方法3: Cloudflare Workers にデプロイ

1. Cloudflare にログイン

ターミナルで実行:

npx wrangler login

ブラウザが自動的に開き、Cloudflare アカウントの認証が行われます。

CI/CD または API Token でログインする場合

export CLOUDFLARE_API_TOKEN="你的 Cloudflare API Token"
export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID="你的 Cloudflare Account ID"

2. Worker のローカルシミュレーションをテスト

npm run dev:worker

3. Cloudflare グローバルエッジネットワークにデプロイ

npm run deploy

デプロイが成功すると、専用の Worker URL(例: https://cf-mcp-playground.<your-subdomain>.workers.dev/mcp)を取得できます。


🔌 AI クライアントでの使用

1. Claude Desktop の設定

claude_desktop_config.json を編集:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "cf-mcp-remote": {
      "url": "https://<your-worker>.workers.dev/sse"
    },
    "cf-mcp-docker": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "cf-mcp-service", "node", "dist/node-server.js"]
    }
  }
}

2. Cursor の設定

Cursor のインターフェースで Settings -> Features -> MCP Servers -> Add New MCP Server に移動:

  • Name: cf-mcp-service

  • Type: sse

  • URL: http://localhost:3000/sse (ローカル Docker) または https://<your-worker>.workers.dev/sse (リモート Worker)


🧪 テスト検証例

1. REST API 質問のテスト (初回質問 - Cache MISS)

curl -X POST http://localhost:3000/api/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "什麼是 MCP Skill?"}'

2. 同じ質問のテスト (重複質問 - Cache HIT ⚡)

curl -X POST http://localhost:3000/api/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "什麼是 MCP Skill?"}'

3. キャッシュ統計の表示

curl http://localhost:3000/api/cache/stats
-
license - not tested
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

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

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Connectors

  • MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.

  • AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.

  • Self-hosted MCP gateway: turn any API, database or MCP server into AI connectors — no code.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/tobytoy/cf-mcp-playground'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server