MaxRefMCP — Max/MSP リファレンス・設計相談 MCP サーバー

Max/MSP・Max4Live の日本語対応リファレンス・設計相談 MCP サーバー。 Claude Code / Claude Desktop から自然言語でオブジェクト仕様の調査、パッチ設計の壁打ち、学習支援が受けられます。

Claude Code → MaxRefMCP（調べる・学ぶ・設計する）
           → MaxMCP（作る・操る・制御する）  ← 姉妹プロジェクト

ツール一覧

リファレンス検索（5ツール）

設計相談（4ツール）

フィードバック（2ツール）

フィードバックツールの利用には環境変数 GITHUB_TOKEN の設定が必要です。 未設定の場合は手動作成用の URL が返されます。

アナリティクス（1ツール + ダッシュボード）

ダッシュボード: サーバーのルートURLにアクセスするとビジュアルダッシュボードで利用状況を確認できます。

• ローカル: http://localhost:8000/

• 本番: https://maxrefmcp-production.up.railway.app/

API エンドポイント:

• GET /analytics/summary?days=30 — 集計サマリー（JSON）

• GET /analytics/recent?limit=50 — 直近の呼び出し履歴（JSON）

Related MCP server: synthlab-mcp

MaxMCP との使い分け

ワークフロー: MaxRefMCP で設計を相談 → MaxMCP で実装

セットアップ

ローカル起動

pip install -r requirements.txt
python core.py
# → http://localhost:8000/mcp

Claude Code / Claude Desktop で使う

.mcp.json または claude_desktop_config.json に追加:

{
  "mcpServers": {
    "max-ref": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

Railway デプロイ

1. railway.app でアカウント作成（GitHub連携推奨）

2. Railway CLI インストール: npm i -g @railway/cli && railway login

3. このリポジトリを GitHub に push

4. Railway Dashboard → New Project → Deploy from GitHub repo

5. デプロイ完了後、Settings → Networking → Generate Domain で URL 取得

{
  "mcpServers": {
    "max-ref": {
      "url": "https://maxrefmcp-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

テスト

python -m pytest test_search.py -v

データソース

• object-db.json — 128 オブジェクト（MSP/Max/Jitter）

• pattern-db.json — 17 パッチパターン

• package-db.json — 14 パッケージ

• glossary-db.json — 36 用語（日英対応）

ライセンス

MIT